├── .gitignore ├── correction_basic.py ├── correction_mlm.py ├── correction_seq2seq.py ├── data ├── char_meta.txt ├── origin_data.zip ├── train_all.txt ├── train_data.json └── valid_data.json ├── readme.md └── tools ├── __init__.py ├── char_sim.py ├── langconv.py ├── pre_process.py └── zh_wiki.py /.gitignore: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # Created by .ignore support plugin (hsz.mobi) 2 | ### Python template 3 | # Byte-compiled / optimized / DLL files 4 | __pycache__/ 5 | *.py[cod] 6 | *$py.class 7 | .idea/ 8 | # C extensions 9 | *.so 10 | 11 | # Distribution / packaging 12 | .Python 13 | build/ 14 | develop-eggs/ 15 | dist/ 16 | downloads/ 17 | eggs/ 18 | .eggs/ 19 | lib/ 20 | lib64/ 21 | parts/ 22 | sdist/ 23 | var/ 24 | wheels/ 25 | pip-wheel-metadata/ 26 | share/python-wheels/ 27 | *.egg-info/ 28 | .installed.cfg 29 | *.egg 30 | MANIFEST 31 | 32 | # PyInstaller 33 | # Usually these files are written by a python script from a template 34 | # before PyInstaller builds the exe, so as to inject date/other infos into it. 35 | *.manifest 36 | *.spec 37 | 38 | # Installer logs 39 | pip-log.txt 40 | pip-delete-this-directory.txt 41 | 42 | # Unit test / coverage reports 43 | htmlcov/ 44 | .tox/ 45 | .nox/ 46 | .coverage 47 | .coverage.* 48 | .cache 49 | nosetests.xml 50 | coverage.xml 51 | *.cover 52 | *.py,cover 53 | .hypothesis/ 54 | .pytest_cache/ 55 | 56 | # Translations 57 | *.mo 58 | *.pot 59 | 60 | # Django stuff: 61 | *.log 62 | local_settings.py 63 | db.sqlite3 64 | db.sqlite3-journal 65 | 66 | # Flask stuff: 67 | instance/ 68 | .webassets-cache 69 | 70 | # Scrapy stuff: 71 | .scrapy 72 | 73 | # Sphinx documentation 74 | docs/_build/ 75 | 76 | # PyBuilder 77 | target/ 78 | 79 | # Jupyter Notebook 80 | .ipynb_checkpoints 81 | 82 | # IPython 83 | profile_default/ 84 | ipython_config.py 85 | 86 | # pyenv 87 | .python-version 88 | 89 | # pipenv 90 | # According to pypa/pipenv#598, it is recommended to include Pipfile.lock in version control. 91 | # However, in case of collaboration, if having platform-specific dependencies or dependencies 92 | # having no cross-platform support, pipenv may install dependencies that don't work, or not 93 | # install all needed dependencies. 94 | #Pipfile.lock 95 | 96 | # PEP 582; used by e.g. github.com/David-OConnor/pyflow 97 | __pypackages__/ 98 | 99 | # Celery stuff 100 | celerybeat-schedule 101 | celerybeat.pid 102 | 103 | # SageMath parsed files 104 | *.sage.py 105 | 106 | # Environments 107 | .env 108 | .venv 109 | env/ 110 | venv/ 111 | ENV/ 112 | env.bak/ 113 | venv.bak/ 114 | 115 | # Spyder project settings 116 | .spyderproject 117 | .spyproject 118 | 119 | # Rope project settings 120 | .ropeproject 121 | 122 | # mkdocs documentation 123 | /site 124 | 125 | # mypy 126 | .mypy_cache/ 127 | .dmypy.json 128 | dmypy.json 129 | 130 | # Pyre type checker 131 | .pyre/ 132 | 133 | models/ 134 | 135 | data/ 136 | t.py -------------------------------------------------------------------------------- /correction_basic.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # @Author:sunshine 2 | # @Time : 2020/5/11 上午9:12 3 | 4 | """ 5 | 利用语言模型提供的置信度+字音和字形生成的相似度,加权输出一个分数,选取分数最高的候选字符 6 | """ 7 | 8 | from bert4keras.models import build_transformer_model 9 | from bert4keras.tokenizers import Tokenizer 10 | import numpy as np 11 | from tools.char_sim import CharFuncs 12 | 13 | config_path = '/home/chenbing/pretrain_models/bert/chinese_L-12_H-768_A-12/bert_config.json' 14 | checkpoint_path = '/home/chenbing/pretrain_models/bert/chinese_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt' 15 | vocab_path = '/home/chenbing/pretrain_models/bert/chinese_L-12_H-768_A-12/vocab.txt' 16 | topk = 3 17 | 18 | 19 | class OurTokenizer(Tokenizer): 20 | def _tokenize(self, text): 21 | R = [] 22 | for c in text: 23 | if c in self._token_dict: 24 | R.append(c) 25 | elif self._is_space(c): 26 | R.append('[unused1]') 27 | else: 28 | R.append('[UNK]') 29 | return R 30 | 31 | 32 | tokenizer = OurTokenizer(vocab_path) 33 | 34 | model = build_transformer_model( 35 | config_path=config_path, checkpoint_path=checkpoint_path, with_mlm=True 36 | ) # 建立模型，加载权重 37 | 38 | model.summary() 39 | C = CharFuncs('data/char_meta.txt') 40 | 41 | 42 | def text_correction(text): 43 | tokens = tokenizer.tokenize(text) 44 | token_ids = tokenizer.tokens_to_ids(tokens) 45 | segment_ids = [0] * len(token_ids) 46 | probs = model.predict([[token_ids], [segment_ids]])[0][1:-1] 47 | topk_probs_index = np.argsort(-probs, axis=1)[:, :topk] 48 | true_chars = '' 49 | for candidate_probs, candidate_probs_index, char in zip(probs, topk_probs_index, tokens[1:-1]): 50 | candidate = tokenizer.decode(candidate_probs_index) 51 | if candidate[0] != char: 52 | scores = [] 53 | candidate_prob_topk = candidate_probs[candidate_probs_index] 54 | for c, b in zip(candidate, candidate_prob_topk): 55 | sim = C.similarity(char, c, weights=(0.8, 0.2, 0.0)) 56 | score = 0.6 * b + 0.4 * sim 57 | scores.append((score, char)) 58 | if scores: 59 | sort_score = sorted(scores, key=lambda x: x[0], reverse=True) 60 | true_chars += sort_score[0][1] 61 | else: 62 | true_chars += char 63 | else: 64 | true_chars += char 65 | return true_chars 66 | 67 | 68 | if __name__ == '__main__': 69 | text = '专家公步虎门大桥涡振原因' 70 | result = text_correction(text) 71 | print(result) 72 | # print(len(text), len(result)) 73 | -------------------------------------------------------------------------------- /correction_mlm.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # @Author:sunshine 2 | # @Time : 2020/5/12 上午9:17 3 | 4 | import json 5 | from bert4keras.tokenizers import load_vocab, Tokenizer 6 | from bert4keras.models import build_transformer_model 7 | from bert4keras.snippets import DataGenerator, sequence_padding 8 | from bert4keras.optimizers import AdaFactor 9 | from keras.layers import Lambda 10 | from keras.models import Model 11 | from keras.callbacks import Callback 12 | import keras.backend as K 13 | import numpy as np 14 | from tqdm import tqdm 15 | 16 | max_len = 64 17 | config_path = '/home/chenbing/pretrain_models/bert/chinese_L-12_H-768_A-12/bert_config.json' 18 | checkpoint_path = '/home/chenbing/pretrain_models/bert/chinese_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt' 19 | vocab_path = '/home/chenbing/pretrain_models/bert/chinese_L-12_H-768_A-12/vocab.txt' 20 | 21 | train_data = json.load(open('data/train_data.json', 'r', encoding='utf-8')) 22 | valid_data = json.load(open('data/valid_data.json', 'r', encoding='utf-8')) 23 | 24 | # 加载精简词表 25 | token_dict, keep_words = load_vocab( 26 | dict_path=vocab_path, 27 | simplified=True, 28 | startswith=['[PAD]', '[UNK]', '[CLS]', '[SEP]', '[MASK]'] 29 | ) 30 | 31 | tokenizer = Tokenizer(token_dict, do_lower_case=True) 32 | 33 | 34 | class MyDataGenerator(DataGenerator): 35 | def __iter__(self, random=True): 36 | """ 37 | 单条样本格式: [cls]错误词汇[sep][mask][mask]..[sep] 38 | :param random: 39 | :return: 40 | """ 41 | batch_tokens_ids, batch_segment_ids, batch_right_token_ids = [], [], [] 42 | for is_end, D in self.sample(random): 43 | wrong, right = D 44 | right_token_ids, _ = tokenizer.encode(first_text=right) 45 | wrong_token_ids, _ = tokenizer.encode(first_text=wrong) 46 | 47 | token_ids = wrong_token_ids 48 | token_ids += [tokenizer._token_mask_id] * max_len 49 | token_ids += [tokenizer._token_end_id] 50 | 51 | segemnt_ids = [0] * len(token_ids) 52 | 53 | batch_tokens_ids.append(token_ids) 54 | batch_segment_ids.append(segemnt_ids) 55 | batch_right_token_ids.append(right_token_ids[1:]) 56 | 57 | if len(batch_tokens_ids) == self.batch_size or is_end: 58 | batch_tokens_ids = sequence_padding(batch_tokens_ids) 59 | batch_segment_ids = sequence_padding(batch_segment_ids) 60 | batch_right_token_ids = sequence_padding(batch_right_token_ids, max_len) 61 | 62 | yield [batch_tokens_ids, batch_segment_ids], batch_right_token_ids 63 | batch_tokens_ids, batch_segment_ids, batch_right_token_ids = [], [], [] 64 | 65 | 66 | # 构建模型 67 | bert_model = build_transformer_model( 68 | config_path=config_path, 69 | checkpoint_path=checkpoint_path, 70 | with_mlm=True, 71 | keep_tokens=keep_words 72 | ) 73 | 74 | output = Lambda(lambda x: x[:, 1:max_len + 1])(bert_model.output) 75 | model = Model(bert_model.input, output) 76 | 77 | 78 | def masked_cross_entropy(y_true, y_pred): 79 | """交叉熵作为loss，并mask掉padding部分的预测 80 | """ 81 | y_true = K.reshape(y_true, [K.shape(y_true)[0], -1]) 82 | y_mask = K.cast(K.not_equal(y_true, 0), K.floatx()) 83 | cross_entropy = K.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred) 84 | cross_entropy = K.sum(cross_entropy * y_mask) / K.sum(y_mask) 85 | return cross_entropy 86 | 87 | 88 | model.compile(loss=masked_cross_entropy, optimizer=AdaFactor(learning_rate=1e-3)) 89 | model.summary() 90 | 91 | 92 | def ge_answer(wrong): 93 | """ 94 | 解码 95 | :param wrong: 96 | :return: 97 | """ 98 | wrong_token_ids, _ = tokenizer.encode(wrong) 99 | token_ids = wrong_token_ids + [tokenizer._token_mask_id] * max_len + [tokenizer._token_end_id] 100 | segemnt_ids = [0] * len(token_ids) 101 | probas = model.predict([np.array([token_ids]), np.array([segemnt_ids])])[0] 102 | proba_ids = probas.argmax(axis=1) 103 | useful_index = proba_ids[np.where(proba_ids != 3)] 104 | if any(useful_index): 105 | answer = tokenizer.decode(useful_index) 106 | else: 107 | answer = tokenizer.decode(proba_ids[:len(wrong)]) 108 | return answer 109 | 110 | 111 | def evalute(valid_data): 112 | X, Y = 1e-10, 1e-10 113 | for item in tqdm(valid_data): 114 | wrong, right = item 115 | pred = ge_answer(wrong) 116 | X += pred == right 117 | Y += 1 118 | precision = X / Y 119 | return precision 120 | 121 | 122 | class Evaluator(Callback): 123 | def __init__(self): 124 | self.lowest = 1e10 125 | self.f1 = 1e-10 126 | 127 | def on_epoch_end(self, epoch, logs=None): 128 | if logs['loss'] <= self.lowest: 129 | self.lowest = logs['loss'] 130 | model.save('models/best_mlm_model.h5') 131 | 132 | 133 | if __name__ == '__main__': 134 | # 训练模型 135 | # evaluator = Evaluator() 136 | # train_generator = MyDataGenerator(train_data, batch_size=8) 137 | # 138 | # model.fit_generator( 139 | # train_generator.forfit(), 140 | # steps_per_epoch=len(train_generator), 141 | # epochs=10, 142 | # callbacks=[evaluator] 143 | # ) 144 | 145 | # predict 146 | model.load_weights('models/best_mlm_model.h5') 147 | wrong = '追风少俊年王俊凯' 148 | result = ge_answer(wrong) 149 | print(result) 150 | -------------------------------------------------------------------------------- /correction_seq2seq.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # @Author:sunshine 2 | # @Time : 2020/5/12 下午1:27 3 | 4 | import json 5 | from bert4keras.tokenizers import load_vocab, Tokenizer 6 | from bert4keras.models import build_transformer_model 7 | from bert4keras.snippets import DataGenerator, sequence_padding 8 | from bert4keras.optimizers import AdaFactor 9 | from keras.callbacks import Callback 10 | import keras.backend as K 11 | from tqdm import tqdm 12 | 13 | max_len = 64 14 | config_path = '/home/chenbing/pretrain_models/bert/chinese_L-12_H-768_A-12/bert_config.json' 15 | checkpoint_path = '/home/chenbing/pretrain_models/bert/chinese_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt' 16 | vocab_path = '/home/chenbing/pretrain_models/bert/chinese_L-12_H-768_A-12/vocab.txt' 17 | 18 | train_data = json.load(open('data/train_data.json', 'r', encoding='utf-8')) 19 | valid_data = json.load(open('data/valid_data.json', 'r', encoding='utf-8')) 20 | 21 | # 加载精简词表 22 | token_dict, keep_words = load_vocab( 23 | dict_path=vocab_path, 24 | simplified=True, 25 | startswith=['[PAD]', '[UNK]', '[CLS]', '[SEP]', '[MASK]'] 26 | ) 27 | 28 | tokenizer = Tokenizer(token_dict, do_lower_case=True) 29 | 30 | 31 | class MyDataGenerator(DataGenerator): 32 | def __iter__(self, random=True): 33 | """ 34 | 单条样本格式: [cls]错误词汇[sep][mask][mask]..[sep] 35 | :param random: 36 | :return: 37 | """ 38 | batch_tokens_ids, batch_segment_ids = [], [] 39 | for is_end, D in self.sample(random): 40 | wrong, right = D 41 | # segment_ids也作为mask输入 42 | token_ids, segment_ids = tokenizer.encode(first_text=wrong, second_text=right, max_length=max_len * 2) 43 | 44 | batch_tokens_ids.append(token_ids) 45 | batch_segment_ids.append(segment_ids) 46 | 47 | if len(batch_tokens_ids) == self.batch_size or is_end: 48 | batch_tokens_ids = sequence_padding(batch_tokens_ids) 49 | batch_segment_ids = sequence_padding(batch_segment_ids) 50 | 51 | yield [batch_tokens_ids, batch_segment_ids], None 52 | batch_tokens_ids, batch_segment_ids = [], [] 53 | 54 | 55 | # 构建模型 56 | model = build_transformer_model( 57 | config_path=config_path, 58 | checkpoint_path=checkpoint_path, 59 | application='unilm', 60 | keep_tokens=keep_words 61 | ) 62 | 63 | y_true = model.input[0][:, 1:] 64 | y_mask = model.input[1][:, 1:] 65 | y_pred = model.output[:, :-1] 66 | 67 | cross_entropy = K.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred) 68 | cross_entropy = K.sum(cross_entropy * y_mask) / K.sum(y_mask) 69 | 70 | model.add_loss(cross_entropy) 71 | model.compile(optimizer=AdaFactor(learning_rate=1e-3)) 72 | model.summary() 73 | 74 | 75 | def ge_answer(wrong): 76 | """ 77 | 解码 78 | :param wrong: 79 | :return: 80 | """ 81 | wrong_token_ids, _ = tokenizer.encode(wrong) 82 | token_ids = wrong_token_ids + [tokenizer._token_mask_id] * max_len + [tokenizer._token_end_id] 83 | segemnt_ids = [0] * len(token_ids) 84 | probas = model.predict([np.array([token_ids]), np.array([segemnt_ids])])[0] 85 | proba_ids = probas.argmax(axis=1) 86 | useful_index = proba_ids[np.where(proba_ids != 3)] 87 | if any(useful_index): 88 | answer = tokenizer.decode(useful_index) 89 | else: 90 | answer = tokenizer.decode(proba_ids[:len(wrong)]) 91 | return answer 92 | 93 | 94 | def evalute(valid_data): 95 | X, Y = 1e-10, 1e-10 96 | for item in tqdm(valid_data): 97 | wrong, right = item 98 | pred = ge_answer(wrong) 99 | X += pred == right 100 | Y += 1 101 | precision = X / Y 102 | return precision 103 | 104 | 105 | class Evaluator(Callback): 106 | def __init__(self): 107 | self.lowest = 1e10 108 | 109 | def on_epoch_end(self, epoch, logs=None): 110 | if logs['loss'] <= self.lowest: 111 | self.lowest = logs['loss'] 112 | model.save('models/best_seq2seq_model.h5') 113 | 114 | 115 | if __name__ == '__main__': 116 | evaluator = Evaluator() 117 | train_generator = MyDataGenerator(train_data, batch_size=8) 118 | 119 | model.fit_generator( 120 | train_generator.forfit(), 121 | steps_per_epoch=len(train_generator), 122 | epochs=10, 123 | callbacks=[evaluator] 124 | ) 125 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/origin_data.zip: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/fushengwuyu/chinese_spelling_correction/8daaa254ee676ea8b9645b18857a865e9126f838/data/origin_data.zip -------------------------------------------------------------------------------- /data/valid_data.json: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | [ 2 | [ 3 | "白人跟黑人变成了敌人。黑人让政府做变化。然后很多以前被警察抓了的黑人被开放了。", 4 | "白人跟黑人变成了敌人。黑人让政府做变化。然后，很多以前被警察抓了的黑人被开放了。" 5 | ], 6 | [ 7 | "我猜不出来你是在哪里认识到他，也许你比我所想的利害多，随时在路边上交新朋友。", 8 | "我猜不出来你是在哪里认识到他，也许你比我所想的厉害多，随时在路边上交新朋友。" 9 | ], 10 | [ 11 | "她身高大概１６８公分还因因为她比较开朗所以我们约会的时候，很开心。她的名字是黄身安。我们两个都互相第一次的男女朋友。所以我跟她一起的时候，很安定还有幸福的感觉。还有更想台湾的好记忆。谢谢她在韩国，我有更多机会说中文。", 12 | "她身高大概１６８公分还有因为她比较开朗所以我们约会的时候，很开心。她的名字是黄身安。我们两个都互相第一次的男女朋友。所以我跟她一起的时候，很安定还有幸福的感觉。还有更想台湾的好记忆。谢谢她在韩国，我有更多机会说中文。" 13 | ], 14 | [ 15 | "我是叫叫合院胡同里长大的孩子", 16 | "我是在叫合院胡同里长大的孩子" 17 | ], 18 | [ 19 | "我最近你恨不得见你。我很感谢上帝安排我们再见面。", 20 | "我最近恨不得见你。我很感谢上帝安排我们再见面。" 21 | ], 22 | [ 23 | "钱麟今天有个非常要要的任务", 24 | "钱麟今天有个非常重要的任务" 25 | ], 26 | [ 27 | "非常缥缈东的东西的话", 28 | "非常缥缈的东西的话" 29 | ], 30 | [ 31 | "其实早在店朝的时候就已经非常盛行了", 32 | "其实早在唐朝的时候就已经非常盛行了" 33 | ], 34 | [ 35 | "刚来台湾时，为了呼吸一下新鲜的空气，我首去了阳明山。两位昨晚才认识的朋友陪我一起去。别忧心，他们都是男生！", 36 | "刚来台湾时，为了呼吸一下新鲜的空气，我首先去了阳明山。两位昨晚才认识的朋友陪我一起去。别忧心，他们都是男生！" 37 | ], 38 | [ 39 | "杨伦闲，上海知名女艺人，主持过《东京印象》", 40 | "杨伶俐，上海知名女艺人，主持过《东京印象》" 41 | ], 42 | [ 43 | "她不要跟别人住，还要离她的工作附朋近，要交通方便，安静也不要太贵，终于，我们找到了一个价钱不错的套房，去看了以后，觉得房东很好还有很亲切，那一个套房有带家具，也可以走路就到我的朋友的公司。", 44 | "她不要跟别人住，还要离她的工作附近，要交通方便，安静也不要太贵，终于，我们找到了一个价钱不错的套房，去看了以后，觉得房东很好还有很亲切，那一个套房有带家具，也可以走路就到我的朋友的公司。" 45 | ], 46 | [ 47 | "他是从哪个国家来的？我认为他常锻练身体，因为他看起来很健康。他笑的时候让我很高兴，好想我在一个梦里。他很有规矩；有一次他给一些朋有们倒一杯茶。这很感动我。我觉得他的个性真合我，所以我想认识他。", 48 | "他是从哪个国家来的？我认为他常锻鍊身体，因为他看起来很健康。他笑的时候让我很高兴，好像我在一个梦里。他很有规矩；有一次他给一些朋友们倒一杯茶。这很感动我。我觉得他的个性真合我，所以我想认识他。" 49 | ], 50 | [ 51 | "刘女士提了了房子二字", 52 | "刘女士提到了房子二字" 53 | ], 54 | [ 55 | "到现在吧可以说有了自己吧的房子", 56 | "到现在吧可以说有了自己的房子" 57 | ], 58 | [ 59 | "它也不是诗也词朗诵会", 60 | "它也不是诗词朗诵会" 61 | ], 62 | [ 63 | "你也会每个礼拜给你的爸和吗打电话，就不想念你的家人了。", 64 | "你也会每个礼拜给你的爸和妈打电话，就不想念你的家人了。" 65 | ], 66 | [ 67 | "正好我们要去闺上", 68 | "正好我们要去山上" 69 | ], 70 | [ 71 | "太冬天我在这儿乘凉", 72 | "大冬天我在这儿乘凉" 73 | ], 74 | [ 75 | "那好位并重要会议似的，保安莱严", 76 | "那好像开重要会议似的，保安森严" 77 | ], 78 | [ 79 | "鸡年全家桶鸡肯德基全家桶", 80 | "鸡年全家提桶鸡肯德基全家桶" 81 | ], 82 | [ 83 | "创好业了，然后再回(老家)", 84 | "创好业了，然后再回（老家)" 85 | ], 86 | [ 87 | "何必要移弯", 88 | "何必要拐弯" 89 | ], 90 | [ 91 | "如果老师同意这个想法，我们可以开始练习，早以点开始比较好。我相信这个表演会成功。", 92 | "如果老师同意这个想法，我们可以开始练习，早一点开始比较好。我相信这个表演会成功。" 93 | ], 94 | [ 95 | "作为祖困的花朵", 96 | "作为祖国的花朵" 97 | ], 98 | [ 99 | "第一张图表说明：１９５０－２０００年全球妇女人口不停地提升，而且２０１０－２０４０年计计还继续增加。第二张图表却有降下的趋势。", 100 | "第一张图表说明：１９５０－２０００年全球妇女人口不停地提升，而且２０１０－２０４０年估计还继续增加。第二张图表却有降下的趋势。" 101 | ], 102 | [ 103 | "他们长得太常常了", 104 | "他们长得太正常了" 105 | ], 106 | [ 107 | "我的妈妈是老太，我的姨是老二", 108 | "我的妈妈是老大，我的姨是老二" 109 | ], 110 | [ 111 | "可是我觉得台的的房租跟蒙古的房租比起来，台湾贵多了。", 112 | "可是我觉得台湾的房租跟蒙古的房租比起来，台湾贵多了。" 113 | ], 114 | [ 115 | "我那两孩子长的实在是对不起大歌", 116 | "我那俩孩子长的实在是对不起大家" 117 | ], 118 | [ 119 | "首先用噢觉查看水果", 120 | "首先用嗅觉查看水果" 121 | ], 122 | [ 123 | "接下来就是—号门", 124 | "接下来就是一号门" 125 | ], 126 | [ 127 | "有一天我的好朋友叫做陈先生有来找我关于钱的缺点。我有认识他从国小到现在所以他提到钱而且很大的问题那时候，我没有特别地反影。我就很仔细听他目前危机的庄况。", 128 | "有一天我的好朋友叫做陈先生有来找我关于钱的缺点。我有认识他从国小到现在所以他提到钱而且很大的问题那时候，我没有特别的反应。我就很仔细听他目前危机的状况。" 129 | ], 130 | [ 131 | "不很性感", 132 | "不是很性感" 133 | ], 134 | [ 135 | "那个时候我忽然真的很不舒服，很想堍。因为不知道有的里面有动物！又没有主亿看！有可能吃了好几个謥。", 136 | "那个时候我忽然真的很不舒服，很想吐。因为不知道有的里面有动物！又没有注意看！有可能吃了好几个虫。" 137 | ], 138 | [ 139 | "给他哥来三拿子弄死了", 140 | "给他哥来三斧子弄死了" 141 | ], 142 | [ 143 | "我很爱吃中国菜，又好吃又方便，我的朋友来台看我。，我也请他吃中国菜，他说很好吃又有妈妈的味道。", 144 | "我很爱吃中国菜，又好吃又方便，我的朋友来台看我。我也请他吃中国菜，他说很好吃又有妈妈的味道。" 145 | ], 146 | [ 147 | "我们那时候家为为什么放心", 148 | "我们那时候家长为什么放心" 149 | ], 150 | [ 151 | "亲爱朋朋友！", 152 | "亲爱的朋友！" 153 | ], 154 | [ 155 | "为了低少子化，政府可以推动奖励生育的政策。", 156 | "为了降低少子化，政府可以推动奖励生育的政策。" 157 | ], 158 | [ 159 | "其实我以前认识了她因为我们大一时上了一样的生物学课（因她在那堂课而我成绩大跌了喔，哈哈）不过那个时候我也没有机会跟她说话。由于她又近来我的生活我乐坏了！", 160 | "其实我以前认识了她因为我们大一时上了一样的生物学课（因她在那堂课而我成绩大跌了喔，哈哈）不过那个时候我也没有机会跟她说话。由于她又进来我的生活我乐坏了！" 161 | ], 162 | [ 163 | "这个考试真很难，哎呀！还没到三百十十个字！", 164 | "这个考试真很难，哎呀！还没到三百五十个字！" 165 | ], 166 | [ 167 | "睢宁的县的刘一路的家中", 168 | "睢宁县的刘一路的家中" 169 | ], 170 | [ 171 | "这个水里胡同是个什么错现", 172 | "这个水墨胡同是个什么情况" 173 | ], 174 | [ 175 | "相信会让电视机各各位观众眼前一亮", 176 | "相信会让电视机前各位观众眼前一亮" 177 | ], 178 | [ 179 | "样样也还可以让学生比较自动的，所以上课的气氛比较更有意思。", 180 | "这样也还可以让学生比较自动的，所以上课的气氛比较更有意思。" 181 | ], 182 | [ 183 | "飞姐姐)", 184 | "（姐姐)" 185 | ], 186 | [ 187 | "再说也是因为这部电影有很多地方很特别，演技员的演技又精彩。", 188 | "再说也是因为这部电影有很多地方很特别，演员的演技又精彩。" 189 | ], 190 | [ 191 | "我住老京京车站", 192 | "我住老北京车站" 193 | ], 194 | [ 195 | "礼拜天２月２日日、下午２：００，我们在西门町捷运６号出口，在那里有一个大大的娃娃绿的，我在前面等你，我很想跟你一起去吃饭聊天、看电影，我们先去看电影再逛街，吃饭聊天，我有很多话跟你聊。", 196 | "礼拜天２月２３日、下午２：００，我们在西门町捷运６号出口，在那里有一个大大的娃娃绿的，我在前面等你，我很想跟你一起去吃饭聊天、看电影，我们先去看电影再逛街，吃饭聊天，我有很多话跟你聊。" 197 | ], 198 | [ 199 | "所以没有想到我会在这里《走办)", 200 | "所以没有想到我会在这里（走秀）" 201 | ], 202 | [ 203 | "我现在住在台北大学附近，可是在台湾我不用租房子，因为我住在我妈妈用的朋友的家，所以在这里我没有租房子的经验。", 204 | "我现在住在台北大学附近，可是在台湾我不用租房子，因为我住在我妈妈的朋友的家，所以在这里我没有租房子的经验。" 205 | ], 206 | [ 207 | "在这时候，我妈就开始发火，把那个服务员大骂了一顿。到最后，我们付的价钱比原来谈的还底，服务员也帮我们在车上加了一大堆免费的东西。", 208 | "在这时候，我妈就开始发火，把那个服务员大骂了一顿。到最后，我们付的价钱比原来谈的还低，服务员也帮我们在车上加了一大堆免费的东西。" 209 | ], 210 | [ 211 | "我希望老师能帮我们跟本校解释我们的计画，还有我们的要求就是接演讲厅。另外也希望老师会领导我们，因为老师的鼓励跟意见对我们很重要而且会使我们有团队精神。", 212 | "我希望老师能帮我们跟本校解释我们的计画，还有我们的要求就是借演讲厅。另外也希望老师会领导我们，因为老师的鼓励跟意见对我们很重要而且会使我们有团队精神。" 213 | ], 214 | [ 215 | "我拿起他后车箱的工具忙了起来把。也许是我力气太小，或者是那东西太短，我便去别处找了一根长的铁棍，才把轮胎换好。我满头大汗，但心里有说不出的高兴。", 216 | "我拿起他后车箱的工具忙了起来。也许是我力气太小，或者是那东西太短，我便去别处找了一根长的铁棍，才把轮胎换好。我满头大汗，但心里有说不出的高兴。" 217 | ], 218 | [ 219 | "我是一个铭传大学华语中心的学生，所以现在住在铭传大学河校区宿舍，自然我常常去士林夜市吃饭、买东西。", 220 | "我是一个铭传大学华语中心的学生，所以现在住在铭传大学基河校区宿舍，自然我常常去士林夜市吃饭、买东西。" 221 | ], 222 | [ 223 | "他也间不起情保姆的钱", 224 | "他也掏不起请保姆的钱" 225 | ], 226 | [ 227 | "而团里的老弱胖宅就总是被拎出来躁躏", 228 | "而团里的老弱胖宅就总是被拎出来蹂躏" 229 | ], 230 | [ 231 | "想不到的飞时录的更顺利", 232 | "想不到比平时录的更顺利" 233 | ], 234 | [ 235 | "候是我们经常会在电视各种节目", 236 | "但是我们经常会在电视各种节目" 237 | ], 238 | [ 239 | "没社社会服务机构跟上", 240 | "没有社会服务机构跟上" 241 | ], 242 | [ 243 | "其实我《三》》也挺瓷实", 244 | "其实我《三国》也挺瓷实" 245 | ], 246 | [ 247 | "这个时候，我穿淡蓝色的衬衫和牛仔裤。老婆的话，穿淡黄色的衬衫和白色的长裙子。应该你容易找的到我们。", 248 | "这个时候，我穿淡蓝色的衬衫和牛仔裤。老婆的话，穿淡黄色的衬衫和白色的长裙子。应该你容易找得到我们。" 249 | ], 250 | [ 251 | "秘境谜案大追湘西赶尸秘术大揭秘", 252 | "秘境谜案大追踪湘西赶尸秘术大揭秘" 253 | ], 254 | [ 255 | "录制《画壁主主题曲效果非常好", 256 | "录制《画壁》主题曲效果非常好" 257 | ], 258 | [ 259 | "那天我爸妈买给我我最喜欢的手机。到现在，我还收起来那个手机，因为对我，那个手机会让我记得窝７岁的时候。", 260 | "那天我爸妈买给我我最喜欢的手机。到现在，我还收起来那个手机，因为对我，那个手机会让我记得我７岁的时候。" 261 | ], 262 | [ 263 | "谢谢孩子们，谢谢\"高妈”", 264 | "谢谢孩子们，谢谢“高妈”" 265 | ], 266 | [ 267 | "这个月都来家家四五回了", 268 | "这个月都来我家四五回了" 269 | ], 270 | [ 271 | "关于影响，灯光的方面国语中心可以帮我们吗？", 272 | "关于音响，灯光的方面国语中心可以帮我们吗？" 273 | ], 274 | [ 275 | "我妈妈的个性让我了解在生活最重要的是什么，可能是帮别人长大了。为了谢谢她，现在我式着给我最感谢的人当然是父母。", 276 | "我妈妈的个性让我了解在生活最重要的是什么，可能是帮别人长大了。为了谢谢她，现在我试着给我最感谢的人当然是父母。" 277 | ], 278 | [ 279 | "话说是肠炎，的担心的弟弟妹妹们", 280 | "话说是肠炎，担心的弟弟妹妹们" 281 | ], 282 | [ 283 | "对了，因您们来的是冬天，所以别忘记带外套。因为我们那里没有冬天，所以像我怕您们受不了。", 284 | "对了，因为您们来的是冬天，所以别忘记带外套。因为我们那里没有冬天，所以像我怕您们受不了。" 285 | ], 286 | [ 287 | "我住的的公寓比较里面，但买东西不用去远的路。我家周边都有我需要的商店，我很满足，后来我知道这公寓在台湾最有名和环境最美的公寓。", 288 | "我住的公寓比较里面，但买东西不用去远的路。我家周边都有我需要的商店，我很满足，后来我知道这公寓在台湾最有名和环境最美的公寓。" 289 | ], 290 | [ 291 | "包括跟锻炼关都有关系", 292 | "包括跟锻炼都有关系" 293 | ], 294 | [ 295 | "再巩把你爹巩飞了，你信不", 296 | "再巩就把你爹巩飞了，你信不" 297 | ], 298 | [ 299 | "我最喜欢的小故事是：一个太太真不喜欢她的先生。有一天她决定他要杀她的先生。她用冰箱里面的羊肉打他的头。他就死了。警察就来了可是他们不知道怎么回事。那个太太问他们有没有俄，然后给他们那个羊肉吃！他们都不知道她是那个坏人。", 300 | "我最喜欢的小故事是：一个太太真不喜欢她的先生。有一天她决定她要杀她的先生。她用冰箱里面的羊肉打他的头。他就死了。警察就来了可是他们不知道怎么回事。那个太太问他们有没有饿，然后给他们那个羊肉吃！他们都不知道她是那个坏人。" 301 | ], 302 | [ 303 | "牵绊的是夫妻之间的爱与伴伴", 304 | "牵绊的是夫妻之间的爱与陪伴" 305 | ], 306 | [ 307 | "止时缓缓驶人一架神秘的马车", 308 | "此时缓缓驶入一架神秘的马车" 309 | ], 310 | [ 311 | "我来台湾两年了，算是比刚来的人很熟，台湾有一天在学校遇到一个新同学，看到他有点怀疑，觉得很相越南人，问他一下，原来如只她是我的同胞，因为刚来他甚么都不知道觉得很可怜，想起我过去的事，也是跟他一样，那时我就想帮他的忙。", 312 | "我来台湾两年了，算是比刚来的人很熟，台湾有一天在学校遇到一个新同学，看到他有点怀疑，觉得很像越南人，问他一下，原来如此她是我的同胞，因为刚来她甚么都不知道觉得很可怜，想起我过去的事，也是跟她一样，那时我就想帮她的忙。" 313 | ], 314 | [ 315 | "一下子跟她沟通后，我才知道，他是因为走路困难，他孩子都忙碌，没有时间陪他逛逛，所已他好久没出去了，今天是个晴天，他想出去走走否则在家里闷，无聊，我听了可怜得说不出一口话。", 316 | "一下子跟她沟通后，我才知道，他是因为走路困难，他孩子都忙碌，没有时间陪他逛逛，所以他好久没出去了，今天是个晴天，他想出去走走否则在家里闷，无聊，我听了可怜地说不出一口话。" 317 | ], 318 | [ 319 | "你这容容易判刑知道吗", 320 | "你这样容易判刑知道吗" 321 | ], 322 | [ 323 | "因此，我想你帮忙。如果可能的话，请你做出来你、她跟我个个人见面的机会。", 324 | "因此，我想你帮忙。如果可能的话，请你做出来你、她跟我三个人见面的机会。" 325 | ], 326 | [ 327 | "典典娜就一（直没出现)", 328 | "雅典娜就一（直没出现)" 329 | ], 330 | [ 331 | "鼻子下巴眼睛头耳发耳朵", 332 | "鼻子下巴眼睛头发耳朵" 333 | ], 334 | [ 335 | "痘我这个痘现在越来越赖人了", 336 | "我这个痘现在越来越赖人了" 337 | ], 338 | [ 339 | "每天你只要注意动作就好，轻轻地起来，进了洗手间我就不管你了，出来你不要乱动，我还可以接受，你换衣服时马上把脏衣到洗衣机去就不会忘记了。", 340 | "每天你只要注意动作就好，轻轻地起来，进了洗手间我就不管你了，出来你不要乱动，我还可以接受，你换衣服时马上把脏衣到洗衣机去就不会忘记了。" 341 | ], 342 | [ 343 | "又说那个男生不能回台湾之后一直再上海等妻子回来。但他们两个到４０多年后，两边的政府开放之后才有再见面的机会。", 344 | "又说那个男生不能回台湾之后一直在上海等妻子回来。但他们两个到４０多年后，两边的政府开放之后才有再见面的机会。" 345 | ], 346 | [ 347 | "我已经来台湾一年多了，来到一个陌生的地方。每天都跟着姊姊去上都没出去玩，可是来到学校认识了很多朋友也学了很多台湾的风俗所所以每天我都很认真去上课。", 348 | "我已经来台湾一年多了，来到一个陌生的地方。每天都跟着姊姊去上都没出去玩，可是来到学校认识了很多朋友也学了很多台湾的风俗，所以每天我都很认真去上课。" 349 | ], 350 | [ 351 | "好的，很整齐的四合院", 352 | "很好的，很整齐的四合院" 353 | ], 354 | [ 355 | "例如：提出「终身学习」并且设立许多社区大学，让龄龄者继续学习的意愿，推出更多补助更多的医疗方面优惠等．．．．．", 356 | "例如：提出「终身学习」并且设立许多社区大学，让高龄者继续学习的意愿，推出更多补助更多的医疗方面优惠等．．．．．" 357 | ], 358 | [ 359 | "爸妈你好，我在台湾都平平安安，希望你寄们不必担心，你们寄给我的信我已经收到了。", 360 | "爸妈你好，我在台湾都平平安安，希望你们不必担心，你们寄给我的信我已经收到了。" 361 | ], 362 | [ 363 | "在宿室里有认识很多朋友，他们从不同的家家。他们来台湾的目的也是跟我一样：为了学中文。", 364 | "在宿室里有认识很多朋友，他们从不同的国家。他们来台湾的目的也是跟我一样：为了学中文。" 365 | ], 366 | [ 367 | "就是非非常多的椰子树", 368 | "就是非常多的椰子树" 369 | ], 370 | [ 371 | "我这次来台湾学中文有几个目的：我想要学好中文，学到可以自己看新闻报告、唸中国的四大小说、读关羽中国历史的书。", 372 | "我这次来台湾学中文有几个目的：我想要学好中文，学到可以自己看新闻报告、唸中国的四大小说、读关于中国历史的书。" 373 | ], 374 | [ 375 | "然后呢他(前夫)就找他拼命嘛", 376 | "然后呢他(前夫）就找他拼命嘛" 377 | ], 378 | [ 379 | "而且我喜喜爱我们的校园的", 380 | "而且我很喜爱我们的校园的" 381 | ], 382 | [ 383 | "巧对影哦", 384 | "巧对影联" 385 | ], 386 | [ 387 | "欢迎嘉子老师仔仔佑好", 388 | "欢迎嘉子老师，仔佑好" 389 | ], 390 | [ 391 | "有的时候那个农服跟那个发理顶在那", 392 | "有的时候那个衣服跟那个发型顶在那" 393 | ], 394 | [ 395 | "我觉得关于我们的节目，老师不需要我们的忙。为了我们，老师每天都准备很多教，，还有有时候帮我们的忙。我们的班真的感谢您。", 396 | "我觉得关于我们的节目，老师不需要我们的忙。为了我们，老师每天都准备很多教材，还有有时候帮我们的忙。我们的班真的感谢您。" 397 | ], 398 | [ 399 | "我叫张禄，了了所幼儿园", 400 | "我叫张禄，开了所幼儿园" 401 | ], 402 | [ 403 | "解，说，黄金暴击对阵火蜥螺", 404 | "解，说，黄金暴击对阵火蜥蜴" 405 | ], 406 | [ 407 | "听说我爷爷我爸爸还美金高中学校时就下去了，我爷爷下了去后，我奶奶为了杨五个孩子从早上到夜里要工作，奶奶二怒终止我爸爸毕业大学，我在回头想看我奶奶台棒了！自己杨五个孩子，还有给叫我爸爸能学身么东西。", 408 | "听说我爷爷我爸爸还没进高中学校时就下去了，我爷爷下了去后，我奶奶为了养五个孩子从早上到夜里要工作，奶奶二路终止我爸爸毕业大学，我再回头想看我奶奶太棒了！自己养五个孩子，还有给叫我爸爸能学什么东西。" 409 | ], 410 | [ 411 | "丽道元的郦", 412 | "郦道元的郦" 413 | ], 414 | [ 415 | "我用这个方法是因为我不想让他们有压力太多，因为我了假他们有很多功课，有很多报告。", 416 | "我用这个方法是因为我不想让他们有压力太多，因为我了解他们有很多功课，有很多报告。" 417 | ], 418 | [ 419 | "在国国我的家比较大，可是房租比较贵。不过台北的房租大部分比我城市便宜。将来我要住在不大不小的房子，太大太贵。", 420 | "在美国我的家比较大，可是房租比较贵。不过台北的房租大部分比我城市便宜。将来我要住在不大不小的房子，太大太贵。" 421 | ], 422 | [ 423 | "最重要的是不要轻易判断双颜手术", 424 | "最重要的是不要轻易判断双颢手术" 425 | ], 426 | [ 427 | "组建了专门的一个团，了对不对", 428 | "组建了专门的一个团，对不对" 429 | ], 430 | [ 431 | "除了去好玩的地，吃很多好吃的东西，我们也可以涎街。", 432 | "除了去好玩的地，吃很多好吃的东西，我们也可以逛街。" 433 | ], 434 | [ 435 | "故事里的高潮，最让人感动的部分，是当这个有能干的女孩总算得到她爷爷的的知与爱。", 436 | "故事里的高潮，最让人感动的部分，是当这个有能干的女孩总算得到她爷爷的知与爱。" 437 | ], 438 | [ 439 | "我觉得这个衣服不太好看，可是你会找得到我才好。然后我应该看着报子喝咖啡，看起来奇怪的人。", 440 | "我觉得这个衣服不太好看，可是你会找得到我才好。然后我应该看着报纸喝咖啡，看起来奇怪的人。" 441 | ], 442 | [ 443 | "一直跟一一个小旅馆门口", 444 | "一直跟到一个小旅馆门口" 445 | ], 446 | [ 447 | "外籍同学需要日本同学的帮忙的时候，我要积极地帮他们的忙，因为学不管他是哪里人，所有的同学们是我的战友、向一样的目标一起努力的，乐意地帮他们的忙才对的。", 448 | "外籍同学需要日本同学的帮忙的时候，我要积极地帮他们的忙，因为不管他是哪里人，所有的同学们是我的战友、向一样的目标一起努力的，乐意地帮他们的忙才对的。" 449 | ], 450 | [ 451 | "虽然我知道你已经受到我上次寄给你的照片，但是那是我去年的样子！因为我今年吃得多，还有没做那么多运动活动，所以我现在比去年胖。", 452 | "虽然我知道你已经收到我上次寄给你的照片，但是那是我去年的样子！因为我今年吃得多，还有没做那么多运动活动，所以我现在比去年胖。" 453 | ], 454 | [ 455 | "射箭界龙虾做待最好吃", 456 | "射箭界龙虾做得最好吃" 457 | ], 458 | [ 459 | "追风年年王俊凯", 460 | "追风少年王俊凯" 461 | ], 462 | [ 463 | "以本人的视野来观看我国少子化的现象，我国必须减少人口的数量但必须增加国家的人才，陪养新一代更有才华的人。", 464 | "以本人的视野来观看我国少子化的现象，我国必须减少人口的数量但必须增加国家的人才，培养新一代更有才华的人。" 465 | ], 466 | [ 467 | "听也不不凊楚", 468 | "听也听不凊楚" 469 | ], 470 | [ 471 | "盼只盼桃李争春春色园园", 472 | "盼只盼桃李争春春色满园" 473 | ], 474 | [ 475 | "因为您打因开小学语文课本", 476 | "因为您打开小学语文课本" 477 | ], 478 | [ 479 | "每个人的什态都非常不好", 480 | "每个人的状态都非常不好" 481 | ], 482 | [ 483 | "绝对是影视圈合金汤匙出生的小公主", 484 | "绝对是影视圈含金汤匙出生的小公主" 485 | ], 486 | [ 487 | "所以这个事真的很牵动我我们的心", 488 | "所以这个事真的很牵动着我们的心" 489 | ], 490 | [ 491 | "就是老师用很多英文教我们的问题。我知道老师教我们的时候还是我们？不懂，所以没有方法用英文教我们。可是对我们来说用中文的教法比较合适的。", 492 | "就是老师用很多英文教我们的问题。我知道老师教我们的时候还是我们听不懂，所以没有方法用英文教我们。可是对我们来说用中文的教法比较合适的。" 493 | ], 494 | [ 495 | "你你贫苦的过程当中一路陪你走来", 496 | "从你贫苦的过程当中一路陪你走来" 497 | ], 498 | [ 499 | "虽然我愿意给别人帮，可是最喜欢是别人帮我。", 500 | "虽然我愿意给别人帮助，可是最喜欢是别人帮我。" 501 | ], 502 | [ 503 | "我们那时候家长为什放心", 504 | "我们那时候家长为什么放心" 505 | ], 506 | [ 507 | "佳的烦恼很大，为了爱国要杀自己爱上的男生吗？或是为了救助自己爱上的男生牺牲自己跟朋友们的生命吗？佳芝的最后决定是把自己的生命奉上她的爱人。", 508 | "佳芝的烦恼很大，为了爱国要杀自己爱上的男生吗？或是为了救助自己爱上的男生牺牲自己跟朋友们的生命吗？佳芝的最后决定是把自己的生命奉上她的爱人。" 509 | ], 510 | [ 511 | "你知道吗？在台湾有一栋世方界上最高的大楼，叫做一零一大楼。在最高的地方往下看，我认为让你大开眼界。", 512 | "你知道吗？在台湾有一栋世界上最高的大楼，叫做一零一大楼。在最高的地方往下看，我认为让你大开眼界。" 513 | ], 514 | [ 515 | "从烟的故乡", 516 | "炊烟的故乡" 517 | ], 518 | [ 519 | "我约她去吃冰淇淋，除了吃冰淇淋以外，我们也去公园欣赏那边的环境，我看着她看着她，我就对她说「你漂亮得没话说」，听得她就红起来了。", 520 | "我约她去吃冰淇淋，除了吃冰淇淋以外，我们也去公园欣赏那边的环境，我看着她看着她，我就对她说「妳漂亮得没话说」，听得她就红起来了。" 521 | ], 522 | [ 523 | "你说到三清淘啊，我还真的是知道", 524 | "你说到三清洞啊，我还真的是知道" 525 | ], 526 | [ 527 | "对本样目的大力支持", 528 | "对本栏目的大力支持" 529 | ], 530 | [ 531 | "那天晚上妈妈一只没有睡，她照顾我。", 532 | "那天晚上妈妈一直没有睡，她照顾我。" 533 | ], 534 | [ 535 | "常州小伙，伙陈文圆，有请", 536 | "常州小伙，陈文圆，有请" 537 | ], 538 | [ 539 | "不知道哪里来的谣言说，有很多无辜的人民受到了很大的伤害，尤其是华桥。真到现在，我还不了解，当时如佝我们都是受害者。", 540 | "不知道哪里来的谣言说，有很多无辜的人民受到了很大的伤害，尤其是华侨。直到现在，我还不了解，当时如果我们都是受害者。" 541 | ], 542 | [ 543 | "我们常举办一些游戏，一些活动像接龙、猜中文字、甚么的，然后我给学生分数，如果学生有最低的成绩要买东西给同学吃这这一些活动让学生不但感觉很轻松，而且把中文学好。", 544 | "我们常举办一些游戏，一些活动像接龙、猜中文字、甚么的，然后我给学生分数，如果学生有最低的成绩要买东西给同学吃，这一些活动让学生不但感觉很轻松，而且把中文学好。" 545 | ], 546 | [ 547 | "我大学的专是是中医", 548 | "我大学的专业是中医" 549 | ], 550 | [ 551 | "如果您遇到什么矛盾纠劲的话", 552 | "如果您遇到什么矛盾纠纷的话" 553 | ], 554 | [ 555 | "将来我要当父亲的时候，希望我回表现相你们这么理想。", 556 | "将来我要当父亲的时候，希望我会表现像你们这么理想。" 557 | ], 558 | [ 559 | "做荣加访谈的节目", 560 | "做菜加访谈的节目" 561 | ], 562 | [ 563 | "比如说不可能世界上的所有的人当你的朋友，如果某个人不想，你那就算了，不用太伤心。", 564 | "比如说不可能世界上的所有的人当你的朋友，如果某个人不想，那就算了，不用太伤心。" 565 | ], 566 | [ 567 | "他会看到真奈美第一次。他们慢慢开始说话气气氛越来越浪漫，但真奈美害怕渡边。后来渡边感觉得到真奈美的热情，互相爱对面。", 568 | "他会看到真奈美第一次。他们慢慢开始说话，气氛越来越浪漫，但真奈美害怕渡边。后来渡边感觉得到真奈美的热情，互相爱对面。" 569 | ], 570 | [ 571 | "在浙江温州外来务工员员，也没人看啊", 572 | "在浙江温州外来务工人员，也没人看啊" 573 | ], 574 | [ 575 | "由于卖毒品那种商业导致的困境，儿子的女朋友需要卖爱，儿子也不方便，需要非常努力地毒品。", 576 | "由于卖毒品那种商业导致的困境，儿子的女朋友需要卖爱，儿子也不方便，需要非常努力地卖毒品。" 577 | ], 578 | [ 579 | "然后我还想带你去深坑那里有很多吃的，由其是台湾最有名的臭豆腐，还有一个地方叫五分埔，是卖衣服的大市场，我相信以会很喜欢。", 580 | "然后我还想带你去深坑那里有很多吃的，尤其是台湾最有名的臭豆腐，还有一个地方叫五分埔，是卖衣服的大市场，我相信你会很喜欢。" 581 | ], 582 | [ 583 | "亮我还是希望自己上台那一刻还是漂亮一点", 584 | "我还是希望自己上台那一刻还是漂亮一点" 585 | ], 586 | [ 587 | "一遇到孩子很很纠结", 588 | "一遇到孩子都很纠结" 589 | ], 590 | [ 591 | "电竞魔，我在那出生", 592 | "电竞魔灵，我在那出生" 593 | ], 594 | [ 595 | "这吃完就腹岛素的干活了", 596 | "这吃完就胰岛素的干活了" 597 | ], 598 | [ 599 | "你们到台湾的第一天我会带你们去１０１去逛街，到了玩上我带你们去夜店跳舞，到了隔天我们全家去淡水逛街、买吃的，因为淡水有很多的小吃店。我吃完的是候，我们搭捷运会家，着就是我的计画。", 600 | "你们到台湾的第一天我会带你们去１０１去逛街，到了晚上我带你们去夜店跳舞，到了隔天我们全家去淡水逛街、买吃的，因为淡水有很多的小吃店。我吃完的时候，我们搭捷运回家，这就是我的计画。" 601 | ], 602 | [ 603 | "有成群结队的白臂", 604 | "有成群结队的白鹭" 605 | ], 606 | [ 607 | "长得坏的坏的男生", 608 | "长得坏坏的男生" 609 | ], 610 | [ 611 | "在这座战谜观光园中", 612 | "在这座战地观光园中" 613 | ], 614 | [ 615 | "是不走走错摄影棚了", 616 | "是不是走错摄影棚了" 617 | ], 618 | [ 619 | "继续为家有请到的是", 620 | "继续为大家有请到的是" 621 | ], 622 | [ 623 | "这个中法亮任界都重视的食材", 624 | "这个中法烹饪界都重视的食材" 625 | ], 626 | [ 627 | "苦酸的苦的辣的咸的", 628 | "酸的苦的辣的咸的" 629 | ], 630 | [ 631 | "经常熬夜所以说皮肤会容长长痘", 632 | "经常熬夜所以说皮肤会容易长痘" 633 | ], 634 | [ 635 | "嘤婴嘤，我想辞职!", 636 | "嘤嘤嘤，我想辞职!" 637 | ], 638 | [ 639 | "我们四川青城山取景的", 640 | "我们四川的青城山取景的" 641 | ], 642 | [ 643 | "我们就大发慈悲地告发诉你", 644 | "我们就大发慈悲地告诉你" 645 | ], 646 | [ 647 | "周末的时候我没有机会跟你聊天。你一直跟我的同学说话。十点半你吃全部的蛋糕以后出去了，所以我不能问的的电话号码。", 648 | "周末的时候我没有机会跟你聊天。你一直跟我的同学说话。十点半你吃全部的蛋糕以后出去了，所以我不能问你的电话号码。" 649 | ], 650 | [ 651 | "同坚固的榫卯结构", 652 | "胡同坚固的榫卯结构" 653 | ], 654 | [ 655 | "给他哥来三爷子弄死了", 656 | "给他哥来三斧子弄死了" 657 | ], 658 | [ 659 | "亲的的李大明。", 660 | "亲爱的李大明。" 661 | ], 662 | [ 663 | "立正，向有看齐", 664 | "立正，向右看齐" 665 | ], 666 | [ 667 | "当的没有说什么溜催儿这事儿", 668 | "当时没有说什么溜缝儿这事儿" 669 | ], 670 | [ 671 | "我只是小帅爵", 672 | "我只是小帅哥" 673 | ], 674 | [ 675 | "你叫刘兆圆", 676 | "你叫刘沁圆" 677 | ], 678 | [ 679 | "政府应该要透过宣导短片及标语来鼓励人民能够适当地生育，要要只生一个。", 680 | "政府应该要透过宣导短片及标语来鼓励人民能够适当地生育，不要只生一个。" 681 | ], 682 | [ 683 | "七十八十九", 684 | "十七十八十九" 685 | ], 686 | [ 687 | "一个就我我们可爱的小悦悦", 688 | "一个就是我们可爱的小悦悦" 689 | ], 690 | [ 691 | "但是我特别希希望大家这么对我", 692 | "但是我特别不希望大家这么对我" 693 | ], 694 | [ 695 | "说呐呐呐呐的呐", 696 | "说呐呐呐呐呐呐" 697 | ], 698 | [ 699 | "我们先要讨论开发中国家和已开发国家，出生率分别来源。", 700 | "我们先要讨论开发中国家和已开发国家，出生率分别的来源。" 701 | ], 702 | [ 703 | "好头不见", 704 | "好久不见" 705 | ], 706 | [ 707 | "我不喜欢直叫我每天去要学为了保兴趣工作。我只喜欢一天比一天不一样就会欣赏我的生活。我要叫的时候一定说英文话跟法国话还有西班牙话当然说中文。", 708 | "我不喜欢只叫我每天去要学为了保兴趣工作。我只喜欢一天比一天不一样就会欣赏我的生活。我要教的时候一定说英文话跟法国话还有西班牙话当然说中文。" 709 | ], 710 | [ 711 | "无论是从这个小口较啊", 712 | "无论是从这个小口袋啊" 713 | ], 714 | [ 715 | "共同想急一位近去的", 716 | "共同想念一位逝去的" 717 | ], 718 | [ 719 | "到达容老公手里的，今周低务", 720 | "到达容老公手里的，今日任务" 721 | ], 722 | [ 723 | "力力跟能量", 724 | "活力跟能量" 725 | ], 726 | [ 727 | "这也是我的大愿望，没想到学校这是带给我门来这么大的顾力。我想是因位那位教收将的太棒了。", 728 | "这也是我的大愿望，没想到学校这次带给我们来这么大的鼓励。我想是因为那位教授讲得太棒了。" 729 | ], 730 | [ 731 | "这个间红当然解决了", 732 | "这个问题当然解决了" 733 | ], 734 | [ 735 | "那个房间里面跟我的房间里面差不多。双床、柜子、电视、冰箱、冷气、桌子、厨房、网路、第四台都有。还有大楼的地下垃垃圾桶，所以你不要等垃圾车。", 736 | "那个房间里面跟我的房间里面差不多。双床、柜子、电视、冰箱、冷气、桌子、厨房、网路、第四台都有。还有大楼的地下有垃圾桶，所以你不要等垃圾车。" 737 | ], 738 | [ 739 | "工促上面也是很认真的", 740 | "工作上面也是很认真的" 741 | ], 742 | [ 743 | "因为本华语中心的同学从很多不同的国家来了、所以我们的夜会一定帮他们了解台湾的文化。我觉得夜会的内容邀几个表演。", 744 | "因为本华语中心的同学从很多不同的国家来了、所以我们的夜会一定帮他们了解台湾的文化。我觉得夜会的内容要几个表演。" 745 | ], 746 | [ 747 | "我给你捧呢", 748 | "我给你捧哏" 749 | ], 750 | [ 751 | "金民律入围\"金姓男神”排榜", 752 | "金民律入围\"金姓男神”排行榜" 753 | ], 754 | [ 755 | "她教我真正的爱，跟他交往之后，我的转列点改变了。", 756 | "她教我真正的爱，跟他交往之后，我的转捩点改变了。" 757 | ], 758 | [ 759 | "度秒如年难的的离骚", 760 | "度秒如年难挨的离骚" 761 | ], 762 | [ 763 | "我觉得买衣服的事很麻烦。因为买衣服的时候一定要一直换新的衣服，要不然不能知道对我合合的衣服是甚么？所以我不常买衣服。", 764 | "我觉得买衣服的事很麻烦。因为买衣服的时候一定要一直换新的衣服，要不然不能知道对我适合的衣服是甚么？所以我不常买衣服。" 765 | ], 766 | [ 767 | "我已经写了笔记本一本份。要是我把那本笔记章本里的文章记住了，就会说很多口语的说法。", 768 | "我已经写了笔记本一本份。要是我把那本笔记本里的文章记住了，就会说很多口语的说法。" 769 | ], 770 | [ 771 | "中第一部神话志怪小说是哪部书？", 772 | "中国第一部神话志怪小说是哪部书？" 773 | ], 774 | [ 775 | "是不是印度尼西並", 776 | "是不是印度尼西亚" 777 | ], 778 | [ 779 | "民族文化灿烂煌煌", 780 | "民族文化灿烂辉煌" 781 | ], 782 | [ 783 | "社会服务机构也跟服不上", 784 | "社会服务机构也跟不上" 785 | ], 786 | [ 787 | "谭警宫你是大明星都认识你", 788 | "谭警官你是大明星都认识你" 789 | ], 790 | [ 791 | "欧巴的三十大计已经用完", 792 | "欧巴的三十六计已经用完" 793 | ], 794 | [ 795 | "一直击在战痘路上的战士", 796 | "一直走在战痘路上的战士" 797 | ], 798 | [ 799 | "孩子万一出点事么办", 800 | "孩子万一出点事怎么办" 801 | ], 802 | [ 803 | "这也不一定要在学校学的，他们可以在别的地方学到别的技术，让他们可以在社会里用他们的技术来找很好得一份工作。", 804 | "这也不一定要在学校学的，他们可以在别的地方学到别的技术，让他们可以在社会里用他们的技术来找很好的一份工作。" 805 | ], 806 | [ 807 | "如果您原因的话，麻烦您带来吃的东西，新的手机，数位照像机等等。", 808 | "如果您愿意的话，麻烦您带来吃的东西，新的手机，数位照相机等等。" 809 | ], 810 | [ 811 | "江苏综艺频道的著名丰持人", 812 | "江苏综艺频道的著名主持人" 813 | ], 814 | [ 815 | "唰下下，俩人就没了", 816 | "唰一下，俩人就没了" 817 | ], 818 | [ 819 | "虽然我在这儿交了的朋友很多，可是有会儿心情不好，是因为我不但没有跟同事说话，且且没有跟谁告诉我秘密。", 820 | "虽然我在这儿交了的朋友很多，可是有会儿心情不好，是因为我不但没有跟同事说话，而且没有跟谁告诉我秘密。" 821 | ], 822 | [ 823 | "有一天，他决定要出去找他的爸爸和妈妈所以他就偷偷的跑出孤儿院。", 824 | "有一天，他决定要出去找他的爸爸和妈妈所以他就偷偷地跑出孤儿院。" 825 | ], 826 | [ 827 | "在台湾有一种很好吃的东西 ，我们叫「小龙包」外面用米弄，里面有肉弄。也许你们要买小龙包送给你们的室友。", 828 | "在台湾有一种很好吃的东西 ，我们叫「小笼包」外面用米弄，里面有肉弄。也许你们要买小笼包送给你们的室友。" 829 | ], 830 | [ 831 | "最重要的是不要轻易判断双颚不手术", 832 | "最重要的是不要轻易判断双颚手术" 833 | ], 834 | [ 835 | "窗户也又大，又亮。每个月包括璀电５０００元而已，现在的房子我的台湾朋友帮我用上网找到的。", 836 | "窗户也又大，又亮。每个月包括水电５０００元而已，现在的房子我的台湾朋友帮我用上网找到的。" 837 | ], 838 | [ 839 | "你知道怎么去京都吗？你先从台北车站到桃园机场坐公车，然后到关西国际机场坐飞机，到了关西国际机场以后到京都站做火车或坐公车。", 840 | "你知道怎么去京都吗？你先从台北车站到桃园机场坐公车，然后到关西国际机场坐飞机，到了关西国际机场以后到京都站坐火车或坐公车。" 841 | ], 842 | [ 843 | "我见到我妈很想对她说一声感谢，重我造股到大。我想最好的方法来谢谢她就是用自己的能力拿出最好的表现再读书的方面，跟作人的方法。", 844 | "我见到我妈很想对她说一声感谢，从我照顾到大。我想最好的方法来谢谢她就是用自己的能力拿出最好的表现在读书的方面，跟做人的方法。" 845 | ], 846 | [ 847 | "韩恩廷，番木瓜的果，实位置真的让人很糊涂", 848 | "韩恩廷，番木瓜的果实位置真的让人很糊涂" 849 | ], 850 | [ 851 | "当时的我开心得不得了，每看到漂亮的东西就想把他买下来。是是，那当然是不行的，结果我就选了一家店，开开心心地走了进去。", 852 | "当时的我开心得不得了，每看到漂亮的东西就想把他买下来。可是，那当然是不行的，结果我就选了一家店，开开心心地走了进去。" 853 | ], 854 | [ 855 | "一定是让你在秋冬扮的的时尚法宝", 856 | "一定是让你在秋冬扮靓的时尚法宝" 857 | ], 858 | [ 859 | "在上台表演，客人会来，如果发音不标准的话客客人会听不懂。", 860 | "在上台表演，客人会来，如果发音不标准的话，客人会听不懂。" 861 | ], 862 | [ 863 | "总多了都是泪", 864 | "说多了都是泪" 865 | ], 866 | [ 867 | "我觉得，他是一个好心的人。我很欣赏我妈妈。", 868 | "我觉得，她是一个好心的人。我很欣赏我妈妈。" 869 | ], 870 | [ 871 | "我想买它的理由是我没有买过手环。而且我最近看到别人戴的时觉得很好看。所以我也想要了。它真的很好而看，而且戴起来很适合我。", 872 | "我想买它的理由是我没有买过手环。而且我最近看到别人戴的时觉得很好看。所以我也想要了。它真的很好看，而且戴起来很适合我。" 873 | ], 874 | [ 875 | "叫吴隆隆", 876 | "叫吴庆隆" 877 | ], 878 | [ 879 | "现场的签害会我本人有去现场", 880 | "现场的签售会我本人有去现场" 881 | ], 882 | [ 883 | "我希望你跟同学们说下个８号有他的演讲会。不管男女老少，谁同都可以来学校听他的演讲。", 884 | "我希望你跟同学们说下个８号有他的演讲会。不管男女老少，谁都可以来学校听他的演讲。" 885 | ], 886 | [ 887 | "来打造出丰富视觉感受了", 888 | "来打造出丰富的视觉感受了" 889 | ], 890 | [ 891 | "头一次我来台湾是差不多一年六月以前，当时我没有朋友也不认识我心的环境。", 892 | "头一次我来台湾是差不多一年六月以前，当时我没有朋友也不认识我新的环境。" 893 | ], 894 | [ 895 | "“女神″", 896 | "“女神”" 897 | ], 898 | [ 899 | "我现在计画带你去故宫博物院和九份。在故宫妳可以完参观很多东西，一整天也看不完！", 900 | "我现在计画带你去故宫博物院和九份。在故宫妳可以参观很多东西，一整天也看不完！" 901 | ], 902 | [ 903 | "使在累积了一大拨粉丝的基础上", 904 | "即使在累积了一大拨粉丝的基础上" 905 | ], 906 | [ 907 | "所以我还是希鱼就是", 908 | "所以我还是希望就是" 909 | ], 910 | [ 911 | "你比如说给给你举个例子", 912 | "你比如说我给你举个例子" 913 | ], 914 | [ 915 | "从一前到现在她一直对我很好。有时候她做午饭给我吃，她常常给我很多特别的事。她常常把我的公做帮我。我很爱她。", 916 | "从以前到现在她一直对我很好。有时候她做午饭给我吃，她常常给我很多特别的事。她常常把我的工作帮我。我很爱她。" 917 | ], 918 | [ 919 | "轮到我之际服务员说一个小时候起飞的班机有位子，很开心地改我的票。", 920 | "轮到我之际服务员说一个小时后起飞的班机有位子，很开心地改我的票。" 921 | ], 922 | [ 923 | "九千块钱吧！？怎么那么贵啊？！可是一分钱，一分货，对不对？我的房间只是一个月五千块的，所以我就知那个下面口语的意思，这件事得从台北大楼说起来。", 924 | "九千块钱吧！？怎么那么贵啊？！可是一分钱，一分货，对不对？我的房间只是一个月五千块的，所以我就知道那个下面口语的意思，这件事得从台北大楼说起来。" 925 | ], 926 | [ 927 | "那时候学校有安排带学生去桃园农场。我也报名，那天很早要学校集合，我们的班全部都去，每个人的脸上都很开心。", 928 | "那时候学校有安排带学生去桃园农场。我也报名，那天很早要到学校集合，我们的班全部都去，每个人的脸上都很开心。" 929 | ], 930 | [ 931 | "就是兰的的校车事件", 932 | "就是兰州的校车事件" 933 | ], 934 | [ 935 | "但今天又突然“杀”出三位新人", 936 | "但今天又突然“杀\"出三位新人" 937 | ], 938 | [ 939 | "睢宁县的的刘一路的家中", 940 | "睢宁县的刘一路的家中" 941 | ], 942 | [ 943 | "对我来说，那个地方有很好的电脑才去买。再很贵，我也没什么问题。我也常常周末到地台北市去买，在这里一方面很多种类也方面不太贵。", 944 | "对我来说，那个地方有很好的电脑才去买。再很贵，我也没什么问题。我也常常周末到台北市去买，在这里一方面很多种类也方面不太贵。" 945 | ], 946 | [ 947 | "我现在非来工作不可很麻烦可是谁不去要以分工作赚钱，因为放假的时候我花很多钱。", 948 | "我现在非来工作不可很麻烦可是谁不需要一分工作赚钱，因为放假的时候我花很多钱。" 949 | ], 950 | [ 951 | "我双亲往往,,将来也会是我最尊重的人物。", 952 | "我双亲往往是,将来也会是我最尊重的人物。" 953 | ], 954 | [ 955 | "中国菜跟韩国菜比较的话，我会发现几个不一样的。最大的不一样的特色是菜的作法。", 956 | "中国菜跟韩国菜比较的话，我会发现几个不一样的。最大的不一样的特色是菜的做法。" 957 | ], 958 | [ 959 | "四四三二一", 960 | "五四三二一" 961 | ], 962 | [ 963 | "我觉得曼谷的风景变化性的很大，上次跟你来跟现在真不一样，希望你自己来看啊啊。", 964 | "我觉得曼谷的风景变化性的很大，上次跟你来跟现在真不一样，希望你自己来看看啊。" 965 | ], 966 | [ 967 | "可是后来知道小营会说话然后在那边傻傻的发现小营会说话。", 968 | "可是后来知道小营会说话然后在那边傻傻地发现小营会说话。" 969 | ], 970 | [ 971 | "这次我去了五个国家，比如法国，英国，德国，西办牙，义大利。这次我们玩得很好玩，因为我的朋友当导游带我们去玩。", 972 | "这次我去了五个国家，比如法国，英国，德国，西班牙，义大利。这次我们玩得很好玩，因为我的朋友当导游带我们去玩。" 973 | ], 974 | [ 975 | "在台湾学中文跟在美国学中文，在台湾学中文比较容易，我每天会学到新的字让后马上会在路上看到那个字。", 976 | "在台湾学中文跟在美国学中文，在台湾学中文比较容易，我每天会学到新的字然后马上会在路上看到那个字。" 977 | ], 978 | [ 979 | "可是那场活动的情形越来越难。因为校长不像花很多钱。这位女士很红，学校应该付不小的钱。", 980 | "可是那场活动的情形越来越难。因为校长不想花很多钱。这位女士很红，学校应该付不小的钱。" 981 | ], 982 | [ 983 | "但是我最喜欢这家咖啡厅是因为他们的希腊咖啡超好喝！你不爱喝咖他他们也有各式各样的茶或果汁，甚至于水果茶也有！", 984 | "但是我最喜欢这家咖啡厅是因为他们的希腊咖啡超好喝！你不爱喝咖啡他们也有各式各样的茶或果汁，甚至于水果茶也有！" 985 | ], 986 | [ 987 | "如果现在我有机会告诉他们一句话，我会大声地对他们说我非常爱你们！！！不管我在哪里我都会给你们祝福，也不会忘起你们对我的爱。", 988 | "如果现在我有机会告诉他们一句话，我会大声地对他们说我非常爱你们！！！不管我在哪里我都会给你们祝福，也不会忘记你们对我的爱。" 989 | ], 990 | [ 991 | "那英提问:", 992 | "那英提问：" 993 | ], 994 | [ 995 | "因为我跟她并不熟，除了对生物学有兴趣以外我根本不知她喜欢甚么菜，做甚么活动，听甚么歌等等，所以我求求你告诉我你所有的消息或者指出她的朋友之一。你的心灵如何真的感动得很，可以帮帮我定下来时间跟她去吃饭吗？", 996 | "因为我跟她并不熟，除了对生物学有兴趣以外我根本不知她喜欢甚么菜，做甚么活动，听甚么歌等等，所以我求求你告诉我你所有的消息或者指出她的朋友之一。你的心灵如何真的感动得很，可以帮帮我订下来时间跟她去吃饭吗？" 997 | ], 998 | [ 999 | "学校是为了想让我们多了解在台湾念大学的请形。所以请了一位教授来给我门介绍。", 1000 | "学校是为了想让我们多了解在台湾念大学的情形。所以请了一位教授来给我们介绍。" 1001 | ], 1002 | [ 1003 | "谢谢你们好好的照顾我们。这两个星期我们过瘾了日本的日常生活，特别妈妈做的菜。锦文和我很感谢。", 1004 | "谢谢你们好好地照顾我们。这两个星期我们过瘾了日本的日常生活，特别妈妈做的菜。锦文和我很感谢。" 1005 | ], 1006 | [ 1007 | "第一对他耿忠心耿耿", 1008 | "第一对他忠心耿耿" 1009 | ], 1010 | [ 1011 | "首先我带他去找房子，然后帮他带路走那条路可以上课，做甚么公车，在哪里等车，介绍一下学校的内容，希望后天没有我帮他，他也可以一个人找到要去的地方。", 1012 | "首先我带她去找房子，然后帮她带路走那条路可以上课，坐甚么公车，在哪里等车，介绍一下学校的内容，希望后天没有我帮她，她也可以一个人找到要去的地方。" 1013 | ], 1014 | [ 1015 | "知道主张意见重要性、丢掉先入观，谁都可以相处得和谐的等。", 1016 | "知道主张意见重要性、丢掉先入观，谁都可以相处得和谐等等。" 1017 | ], 1018 | [ 1019 | "任务！送给老公最幸福一天当礼礼物", 1020 | "任务！送给老公最幸福一天当做礼物" 1021 | ], 1022 | [ 1023 | "珠本栏目由中国珍珠产业领导者", 1024 | "本栏目由中国珍珠产业领导者" 1025 | ], 1026 | [ 1027 | "最好的方法是政府给老百姓发布「少子化」的好坏处，给们们了解一下如何面对此现象。", 1028 | "最好的方法是政府给老百姓发布「少子化」的好坏处，给他们了解一下如何面对此现象。" 1029 | ], 1030 | [ 1031 | "我的爷爷奶奶继继去世了", 1032 | "我的爷爷奶奶相继去世了" 1033 | ], 1034 | [ 1035 | "台湾人权情况变的很夸张。很多民进党政治家都被国民党政府杀死了。那些情形让我了解为什么有很多台湾人还是很国民党。其实写着是写那个年代的政府失败了。", 1036 | "台湾人权情况变得很夸张。很多民进党政治家都被国民党政府杀死了。那些情形让我了解为什么有很多台湾人还是恨国民党。其实写者是写那个年代的政府失败了。" 1037 | ], 1038 | [ 1039 | "江苏徐州雎宁(县)大社村", 1040 | "江苏徐州睢宁（县）大社村" 1041 | ], 1042 | [ 1043 | "我们在一家美式餐厅见面。然后，他给我跟我借姊姊少了他的朋友，高位立。吃完饭以后，他带我们去Ｄｉｓｎｅｙｌａｎｄ逛逛。", 1044 | "我们在一家美式餐厅见面。然后，他给我跟我介姊姊绍了他的朋友，高位立。吃完饭以后，他带我们去Ｄｉｓｎｅｙｌａｎｄ逛逛。" 1045 | ], 1046 | [ 1047 | "我的法国朋友带我去她的家！他介绍我跟他的父！它们都是很热心的人！我很开心认识他们！", 1048 | "我的法国朋友带我去她的家！他介绍我跟他的父！他们都是很热心的人！我很开心认识他们！" 1049 | ], 1050 | [ 1051 | "最后的6务", 1052 | "最后的任务" 1053 | ], 1054 | [ 1055 | "神龙的演戏虽然知道是假的我也宁愿接受，因为我不开心的时候，一看到他的演戏就马上开心，放松都了。", 1056 | "成龙的演戏虽然知道是假的我也宁愿接受，因为我不开心的时候，一看到他的演戏就马上开心，放松多了。" 1057 | ], 1058 | [ 1059 | "择择手段", 1060 | "不择手段" 1061 | ], 1062 | [ 1063 | "所以是一个千古之迷", 1064 | "所以是一个千古之谜" 1065 | ], 1066 | [ 1067 | "都不在发型上和衣着打扮上", 1068 | "都不要在发型上和衣着打扮上" 1069 | ], 1070 | [ 1071 | "风雅烦型公主标杆", 1072 | "风雅颂型公主标杆" 1073 | ], 1074 | [ 1075 | "三天以后是圣诞节，所以我不但那一天受到礼物，而且圣诞节日也受到很多礼物，我也记得我爸妈告诉我他们非常高兴他们生出那么好的孩子，我一听他们的说话，就丢眼泪，他们让我非常感动，这是一天我永远会记得。", 1076 | "三天以后是圣诞节，所以我不但那一天收到礼物，而且圣诞节日也收到很多礼物，我也记得我爸妈告诉我他们非常高兴他们生出那么好的孩子，我一听他们的说话，就流眼泪，他们让我非常感动，这是一天我永远会记得。" 1077 | ], 1078 | [ 1079 | "演唱会现般的尖叫声", 1080 | "演唱会现场般的尖叫声" 1081 | ], 1082 | [ 1083 | "我现在真很很郁闷", 1084 | "我现在真的很郁闷" 1085 | ], 1086 | [ 1087 | "爸妈说最好的活动时在家一起在，说话，开笑话，一起享受生活最好的东西。", 1088 | "爸妈说最好的活动是在家一起在，说话，开笑话，一起享受生活最好的东西。" 1089 | ], 1090 | [ 1091 | "亲爱家我们认识了很长的时间了，可是我从来没有机会跟你见面。", 1092 | "亲爱王家我们认识了很长的时间了，可是我从来没有机会跟你见面。" 1093 | ], 1094 | [ 1095 | "我要告书很好的消息，听了以后你一定会兴奋得不得了！", 1096 | "我要告诉很好的消息，听了以后你一定会兴奋得不得了！" 1097 | ], 1098 | [ 1099 | "鼠，鼹鼠大宝贝", 1100 | "鼹鼠，鼹鼠大宝贝" 1101 | ], 1102 | [ 1103 | "钱麟今天有个非常重的的任务", 1104 | "钱麟今天有个非常重要的任务" 1105 | ], 1106 | [ 1107 | "我们都去火车站，上车。大家都因为没上过火车紧紧张起来了。", 1108 | "我们都去火车站，上车。大家都因为没上过火车而紧张起来了。" 1109 | ], 1110 | [ 1111 | "是谁也夺不走的团为是心灵之翼", 1112 | "是谁也夺不走的因为是心灵之翼" 1113 | ], 1114 | [ 1115 | "南马恐龙哥，朱爱", 1116 | "南马恐龙哥，朱昊" 1117 | ], 1118 | [ 1119 | "你最近过的好吗？你期末考考淂怎么样？希望你得到了好的学分！", 1120 | "你最近过的好吗？你期末考考得怎么样？希望你得到了好的学分！" 1121 | ], 1122 | [ 1123 | "他能够健壮康茁壮地成长", 1124 | "他能够健康茁壮地成长" 1125 | ], 1126 | [ 1127 | "他对我很有耐心。在我难过的时候，他会安慰我且逗我开心。最重要的事是他对长辈很有礼貌，我父母也觉得他是一个不错的男。", 1128 | "他对我很有耐心。在我难过的时候，他会安慰我且逗我开心。最重要的事是他对长辈很有礼貌，我父母也觉得他是一个不错的男孩。" 1129 | ], 1130 | [ 1131 | "几个礼拜以后我坐船到芬兰去，非常高兴。到时一看到我双胞胎就知道她，我们非常像！", 1132 | "几个礼拜以后我坐船到芬兰去，非常高兴。到时一看到我双胞胎就知道是她，我们非常像！" 1133 | ], 1134 | [ 1135 | "你也不会去顾后太多", 1136 | "你也不会去顾忌太多" 1137 | ], 1138 | [ 1139 | "我仍决定把公司内部培训体系被上舞合", 1140 | "我们决定把公司内部培训体系搬上舞台" 1141 | ], 1142 | [ 1143 | "刘沁圆，好", 1144 | "刘沁圆，你好" 1145 | ], 1146 | [ 1147 | "他这子子从不交际应酬，一下班就准时回家吃饭，有纪律得像是一名军人。", 1148 | "他这辈子从不交际应酬，一下班就准时回家吃饭，有纪律得像是一名军人。" 1149 | ], 1150 | [ 1151 | "又摘第了一个", 1152 | "又摘掉了一个" 1153 | ], 1154 | [ 1155 | "我最喜欢的电影叫做「回到为来」，他是一部一九八五年推出的科幻片。", 1156 | "我最喜欢的电影叫做「回到未来」，他是一部一九八五年推出的科幻片。" 1157 | ], 1158 | [ 1159 | "四天里面你说有两天要为了公司做事，另外两天有各种地方可去，可是你时间太赶了，所以我们只好趁着这两天逛一逛台北公是吧。", 1160 | "四天里面你说有两天要为了公司做事，另外两天有各种地方可去，可是你时间太赶了，所以我们只好趁着这两天逛一逛台北是吧。" 1161 | ], 1162 | [ 1163 | "他写过一首歌吵", 1164 | "他写过一首歌叫" 1165 | ], 1166 | [ 1167 | "因为这个事情，他的家人不接受，然后用很多办反要让他们分手。", 1168 | "因为这个事情，他的家人不接受，然后用很多办法要让他们分手。" 1169 | ], 1170 | [ 1171 | "我对于各个地万那种风士人情", 1172 | "我对于各个地方那种风土人情" 1173 | ], 1174 | [ 1175 | "不能就这样受着佈", 1176 | "不能就这样受着伤" 1177 | ], 1178 | [ 1179 | "这是我个人的想和和意见，希望老师能为我这个不够聪明的学生多费点心思了。", 1180 | "这是我个人的想法和意见，希望老师能为我这个不够聪明的学生多费点心思了。" 1181 | ], 1182 | [ 1183 | "看一下有没有衣服要熟的", 1184 | "看一下有没有衣服要熨的" 1185 | ], 1186 | [ 1187 | "是因为我在呵上翻泽了", 1188 | "是因为我在网上翻译了" 1189 | ], 1190 | [ 1191 | "是给了期待和眷恋的", 1192 | "是给予期待和眷恋的" 1193 | ], 1194 | [ 1195 | "被大家亲切地称为“孟爷爷”", 1196 | "被大家亲切地称为“孟爷爷\"" 1197 | ], 1198 | [ 1199 | "痰盂，塑袋袋", 1200 | "痰盂，塑料袋" 1201 | ], 1202 | [ 1203 | "谜我穿的自然一点", 1204 | "让我穿的自然一点" 1205 | ], 1206 | [ 1207 | "在台北有很多卖小龙包的店，大部分又便宜又好吃。所以我现在包括他们吃的习惯喜欢吃中国菜尤其是小龙包。", 1208 | "在台北有很多卖小笼包的店，大部分又便宜又好吃。所以我现在包括他们吃的习惯喜欢吃中国菜尤其是小笼包。" 1209 | ], 1210 | [ 1211 | "我在我国家以前也租房住。可是那时候我自住，没有那么多室友，房租比台湾的便宜多了。可是在印尼交通很复杂常常塞车。有时候真受不了。", 1212 | "我在我国家以前也租房住。可是那时候我自己住，没有那么多室友，房租比台湾的便宜多了。可是在印尼交通很复杂常常塞车。有时候真受不了。" 1213 | ], 1214 | [ 1215 | "美国国防部认为他这套钢铁人套装对他们来说是一大威胁，希望汤尼可以把这套钢铁人技术移交给国防部，但是想当然而汤尼不肯。", 1216 | "美国国防部认为他这套钢铁人套装对他们来说是一大威胁，希望汤尼可以把这套钢铁人技术移交给国防部，但是想当然尔汤尼不肯。" 1217 | ], 1218 | [ 1219 | "这本书是我的朋友给我他他说他知道我很喜欢法国书，也知道我很喜欢看浪漫的书所以买给我。", 1220 | "这本书是我的朋友给我。他说他知道我很喜欢法国书，也知道我很喜欢看浪漫的书所以买给我。" 1221 | ], 1222 | [ 1223 | "这也显示出人们正要从农业时代，慢慢的迈入科技时代的开始。", 1224 | "这也显示出人们正要从农业时代，慢慢地迈入科技时代的开始。" 1225 | ], 1226 | [ 1227 | "都会遇到痘痘的国扰", 1228 | "都会遇到痘痘的困扰" 1229 | ], 1230 | [ 1231 | "新晋导，，陶喆", 1232 | "新晋导师，陶喆" 1233 | ], 1234 | [ 1235 | "晚上的时候他给我们听好听的音，，跟我们聊天他大学的好笑的事。", 1236 | "晚上的时候他给我们听好听的音乐，跟我们聊天他大学的好笑的事。" 1237 | ], 1238 | [ 1239 | "脾脾气特别差", 1240 | "我脾气特别差" 1241 | ], 1242 | [ 1243 | "因为你信写要到台湾来，我就给们介绍一下台北的生活。", 1244 | "因为你信写要到台湾来，我就给你们介绍一下台北的生活。" 1245 | ], 1246 | [ 1247 | "到九份要坐电车跟巴士，从窗户可以看到风景，漂亮的没话说！秋天的天气变化很大，最好带一件外套来，免得感冒。", 1248 | "到九份要坐电车跟巴士，从窗户可以看到风景，漂亮得没话说！秋天的天气变化很大，最好带一件外套来，免得感冒。" 1249 | ], 1250 | [ 1251 | "经拿到了这册百宝图", 1252 | "已经拿到了这册百宝图" 1253 | ], 1254 | [ 1255 | "美丽会随我们随远去", 1256 | "美丽会随我们远去" 1257 | ], 1258 | [ 1259 | "奶奶给我机会，所以我不会失望她。拿到我的第一个水以后，我跟她再一起来台湾旅行。", 1260 | "奶奶给我机会，所以我不会失望她。拿到我的第一个薪水以后，我跟她再一起来台湾旅行。" 1261 | ], 1262 | [ 1263 | "算算很匀称", 1264 | "也算很匀称" 1265 | ], 1266 | [ 1267 | "觉一一只鸽子和一只乌鸦", 1268 | "觉得一只鸽子和一只乌鸦" 1269 | ], 1270 | [ 1271 | "中国好居居这个节目太棒了", 1272 | "中国好邻居这个节目太棒了" 1273 | ], 1274 | [ 1275 | "我平常穿的衣服是「中」的，所以我先找出来这样子的短裤。去穿看的时候发现了太小！怎么回事！？我回去拿一件「大」的穿一下，也太小喽！最后我朋友帮我拿一件「ＸＸＬ」的短裤，不过这一件也一一点小！怎么办？符合的裤子找不到了！买不到大够了的衣服让我一点生气，难过。", 1276 | "我平常穿的衣服是「中」的，所以我先找出来这样子的短裤。去穿看的时候发现了太小！怎么回事！？我回去拿一件「大」的穿一下，也太小喽！最后我朋友帮我拿一件「ＸＸＬ」的短裤，不过这一件也是一点小！怎么办？符合的裤子找不到了！买不到大够了的衣服让我一点生气，难过。" 1277 | ], 1278 | [ 1279 | "这样，他会懂了其他的人的看法。我也要作让我懂别人的想法的工做。", 1280 | "这样，他会懂了其他的人的看法。我也要做让我懂别人的想法的工作。" 1281 | ], 1282 | [ 1283 | "做这个梦的时候我有一边害怕，有一边好奇。虽然这不是我最恐怖的梦，但是还是我记最最清楚的。", 1284 | "做这个梦的时候我有一边害怕，有一边好奇。虽然这不是我最恐怖的梦，但是还是我记得最清楚的。" 1285 | ], 1286 | [ 1287 | "而且白的，确实是享了福了", 1288 | "而且真的，确实是享了福了" 1289 | ], 1290 | [ 1291 | "我相信一定很多你的歌试", 1292 | "我相信一定很多你的歌迷" 1293 | ], 1294 | [ 1295 | "第一条胡同，叫水墨胡因", 1296 | "第一条胡同，叫水墨胡同" 1297 | ], 1298 | [ 1299 | "他告诉我了他希望我可以跟他的父母认识可是我有一点怕因为他们是亚洲人可是我是非洲人所我我不知道他们会喜欢我。", 1300 | "他告诉我了他希望我可以跟他的父母认识可是我有一点怕因为他们是亚洲人可是我是非洲人所以我不知道他们会喜欢我。" 1301 | ], 1302 | [ 1303 | "朋友在这方是钱买不到的东西，也就是说心理上的支持是算不来数字，如果是用这个角度来看朋友真的帮助我的生活很大，特别是那种很贴心的朋友。", 1304 | "朋友在这方面是钱买不到的东西，也就是说心理上的支持是算不来数字，如果是用这个角度来看朋友真的帮助我的生活很大，特别是那种很贴心的朋友。" 1305 | ], 1306 | [ 1307 | "民族又化灿烂辉煌", 1308 | "民族文化灿烂辉煌" 1309 | ], 1310 | [ 1311 | "比赛结束以后我的身体也变好了，真奇怪，妈妈说＂你对最好的药就是水源队的赢了！＂，今年我能去足球场，真可惜！明年会过以后，我想要就去足球场看足球比赛！", 1312 | "比赛结束以后我的身体也变好了，真奇怪，妈妈说＂你对最好的药就是水源队的赢了！＂，今年我能去足球场，真可惜！明年回国以后，我想要就去足球场看足球比赛！" 1313 | ], 1314 | [ 1315 | "在目中存活的时间只有一小时", 1316 | "在节目中存活的时间只有一小时" 1317 | ], 1318 | [ 1319 | "奔跑吧，燃烧的小年", 1320 | "奔跑吧，燃烧的少年" 1321 | ], 1322 | [ 1323 | "温柔细腻", 1324 | "以温柔细腻" 1325 | ], 1326 | [ 1327 | "就是在语英语之外的能力", 1328 | "就是在英语之外的能力" 1329 | ], 1330 | [ 1331 | "根据参考联合国公布数据，「少子化」已成为社会的一种问题。这篇文章只是我一个观察关的看法。", 1332 | "根据参考联合国公布数据，「少子化」已成为社会的一种问题。这篇文章只是我一个观察官的看法。" 1333 | ], 1334 | [ 1335 | "你刚从从医院逃出来的", 1336 | "你刚从医院逃出来的" 1337 | ], 1338 | [ 1339 | "其实她们这个明起起痘的形状", 1340 | "其实她们这个明星起痘的形状" 1341 | ], 1342 | [ 1343 | "都很源亮", 1344 | "都很漂亮" 1345 | ], 1346 | [ 1347 | "真的我不能没有她。她为我做了许多事，我真的很爱她　她真真的爱我。我希望你可以认识她。你什么时候到台北来？记得通知我，我们一起吃饭好朋友。", 1348 | "真的我不能没有她。她为我做了许多事，我真的很爱她　她也真的爱我。我希望你可以认识她。你什么时候到台北来？记得通知我，我们一起吃饭好朋友。" 1349 | ], 1350 | [ 1351 | "还有，科尔礼夫", 1352 | "还有，科尔沁夫" 1353 | ], 1354 | [ 1355 | "我每一晚都会做梦。有些好像真实，有些真的很怪。最近，我做得一场梦特别有趣。", 1356 | "我每一晚都会做梦。有些好像真实，有些真的很怪。最近，我做的一场梦特别有趣。" 1357 | ], 1358 | [ 1359 | "我是冠军队队的领队，史正涵", 1360 | "我是冠军队的领队，史正涵" 1361 | ], 1362 | [ 1363 | "我当四年级大学生的时发受的教育为我将来的目的没有任何帮忙。而且，国内的大学也没有一所提供生命科学研究的机会。这两个情况慢慢地让我认为只好申请在国外奖学金。那，我决定退学与开始工作为了赚一些钱可以利用付自己的生活费。", 1364 | "我当四年级大学生的时发现受的教育为我将来的目的没有任何帮忙。而且，国内的大学也没有一所提供生命科学研究的机会。这两个情况慢慢地让我认为只好申请在国外奖学金。那，我决定退学与开始工作为了赚一些钱可以利用付自己的生活费。" 1365 | ], 1366 | [ 1367 | "南洋华侨机工回国拢日纪念馆", 1368 | "南洋华侨机工回国抗日纪念馆" 1369 | ], 1370 | [ 1371 | "你知吗吗，我最近也很开心。我想与我的知心朋友分享我的喜乐。你猜猜看，那是什么呢？我有女朋友了耶！", 1372 | "你知道吗，我最近也很开心。我想与我的知心朋友分享我的喜乐。你猜猜看，那是什么呢？我有女朋友了耶！" 1373 | ], 1374 | [ 1375 | "明年，我的父母亲会退休，然后班回来台湾住。", 1376 | "明年，我的父母亲会退休，然后搬回来台湾住。" 1377 | ], 1378 | [ 1379 | "透过上述两张由联合国公布的数据图表，显示出从１９５０年至２０４０年全球产龄妇女人口统计的人数与全球产龄妇女总生育率的比例。", 1380 | "透过上述两张由联合国公布的数据图表，显示出从１９５０年至２０４０年全球产龄妇女人口统计的人数与全球产龄妇女总生育率的比例。" 1381 | ], 1382 | [ 1383 | "位于招募新人时以十项考量因素联合人力资源网查出过去两年针对服务业所进行的调查结果显示：「工作态度」是服务业在招募新人时，最重视的一环。", 1384 | "为于招募新人时以十项考量因素联合人力资源网查出过去两年针对服务业所进行的调查结果显示：「工作态度」是服务业在招募新人时，最重视的一环。" 1385 | ], 1386 | [ 1387 | "我长的时候她没有做坏的东西只去工作和照顾我们所以我很感谢她。我也希望她可以找新的先生这她她不会有难过的感觉。", 1388 | "我长的时候她没有做坏的东西只去工作和照顾我们所以我很感谢她。我也希望她可以找新的先生这样她不会有难过的感觉。" 1389 | ], 1390 | [ 1391 | "我认是一家很好吃的日本餐厅。他们做的日本料理色香味俱全。在加上，他们的菜五花八门。", 1392 | "我认识一家很好吃的日本餐厅。他们做的日本料理色香味俱全。再加上，他们的菜五花八门。" 1393 | ], 1394 | [ 1395 | "地球人人剥削了，迫害了，人民需要考虑未来的出口。", 1396 | "地球被人剥削了，迫害了，人民需要考虑未来的出口。" 1397 | ], 1398 | [ 1399 | "我现在住板市市，我本来住台北市，可是房租太贵所以搬到板桥市了。", 1400 | "我现在住板桥市，我本来住台北市，可是房租太贵所以搬到板桥市了。" 1401 | ], 1402 | [ 1403 | "另外，在一灵一大楼的最高层楼，我可以看见下面的风景，真的很美丽，我一定忘不了。", 1404 | "另外，在一零一大楼的最高层楼，我可以看见下面的风景，真的很美丽，我一定忘不了。" 1405 | ], 1406 | [ 1407 | "曾被证为四小青衣的苗围", 1408 | "曾被评为四小青衣的苗圃" 1409 | ], 1410 | [ 1411 | "他给我们看几部相声的影片。感觉他逗别人笑的方法都很聪明，也很中国的味道。", 1412 | "他给我们看几部相声的影片。感觉他逗别人笑的方法都很聪明，也很有中国的味道。" 1413 | ], 1414 | [ 1415 | "(你们好啊)", 1416 | "（你们好啊)" 1417 | ], 1418 | [ 1419 | "已是是崖百丈水", 1420 | "已是悬崖百丈冰" 1421 | ], 1422 | [ 1423 | "她也是跟我一样。认识了我他也很开心，在我身边每时她都笑笑的。让我觉得很幸福。我们两个现在都觉得不能没一个了。", 1424 | "她也是跟我一样。认识了我她也很开心，在我身边每时她都笑笑的。让我觉得很幸福。我们两个现在都觉得不能没一个了。" 1425 | ], 1426 | [ 1427 | "有一个小孩子她的身体有一种病很难救，她希望我没有病跟别的小孩子一样有一个很健康的身体。突然她的身体已有病了。所以他只能说祝我们有一个很好的身体。某个人都希望我们怎么活着很快乐身体没有病可是谁知道我们的身体永袁没有病呢？", 1428 | "有一个小孩子她的身体有一种病很难救，她希望我没有病跟别的小孩子一样有一个很健康的身体。突然她的身体已有病了。所以她只能说祝我们有一个很好的身体。每个人都希望我们怎么活着很快乐身体没有病可是谁知道我们的身体永远没有病呢？" 1429 | ], 1430 | [ 1431 | "我小时后，他们很仔细的找好的地区买房子跟好的学校送小孩去。我长大的地方很安全，小孩可以随时随地出去玩一玩，不必太担心什么危险的东西，所以我小时候过了很快乐的时光。我的学校也是很好的。", 1432 | "我小时候，他们很仔细地找好的地区买房子跟好的学校送小孩去。我长大的地方很安全，小孩可以随时随地出去玩一玩，不必太担心什么危险的东西，所以我小时候过了很快乐的时光。我的学校也是很好的。" 1433 | ], 1434 | [ 1435 | "因为她喜欢日本的电视和电影，对日本有兴趣。我们没说了几分种，就好朋友的感觉。", 1436 | "因为她喜欢日本的电视和电影，对日本有兴趣。我们没说了几分钟，就好朋友的感觉。" 1437 | ], 1438 | [ 1439 | "也是一个大马路旁的的一个展民区", 1440 | "也是一个大马路旁边的一个居民区" 1441 | ], 1442 | [ 1443 | "因为老师的课很难，所以帮我们改变容易点不好？", 1444 | "因为老师的课很难，所以帮我们改变容易点好不好？" 1445 | ], 1446 | [ 1447 | "情我的心情特别凝重", 1448 | "我的心情特别凝重" 1449 | ], 1450 | [ 1451 | "然后她告许我努力学习可以拿得到奖学金。奖学金一遍可以帮我专心学习一遍可以帮助妹妹。听她说得后我觉得我是很糊涂的人。", 1452 | "然后她告诉我努力学习可以拿得到奖学金。奖学金一边可以帮我专心学习一边可以帮助妹妹。听她说的后我觉得我是很糊涂的人。" 1453 | ], 1454 | [ 1455 | "那往一种东西叫亲情", 1456 | "抓住一种东西叫亲情" 1457 | ], 1458 | [ 1459 | "要跟我们的们冠军们一试高下", 1460 | "要跟我们的冠军们一试高下" 1461 | ], 1462 | [ 1463 | "跟她在一起好像每天都是情人节呢！每天咱们一起上课，一同去吃饭。她对我好着呢！体贴得很！令我的心情感觉像飘在半空中一样，我从来没这这么开心过。", 1464 | "跟她在一起好像每天都是情人节呢！每天咱们一起上课，一同去吃饭。她对我好着呢！体贴得很！令我的心情感觉像飘在半空中一样，我从来没有这么开心过。" 1465 | ], 1466 | [ 1467 | "这就是生地地？", 1468 | "这就是生存地？" 1469 | ], 1470 | [ 1471 | "叫呵楚的姑娘", 1472 | "叫阿楚的姑娘" 1473 | ], 1474 | [ 1475 | "让我们用学声", 1476 | "让我们用掌声" 1477 | ], 1478 | [ 1479 | "本人知道老师是没有恶意，就像一个妈妈一样，因为疼子子所以让他们予取予求。", 1480 | "本人知道老师是没有恶意，就像一个妈妈一样，因为疼孩子所以让他们予取予求。" 1481 | ], 1482 | [ 1483 | "走不要不走的歪歪的", 1484 | "走不要走的歪歪的" 1485 | ], 1486 | [ 1487 | "泰国菜跟中国菜差很多，泰国也菜是有酸、辣也有重口味，做法也有点麻烦要用很多材料，做起来让全世界都忘不了「泰国菜」。", 1488 | "泰国菜跟中国菜差很多，泰国菜是有酸、辣也有重口味，做法也有点麻烦要用很多材料，做起来让全世界都忘不了「泰国菜」。" 1489 | ], 1490 | [ 1491 | "因为社会学是学在在的事情比较多，可是有的以前的事情也有很大的关系。", 1492 | "因为社会学是学现在的事情比较多，可是有的以前的事情也有很大的关系。" 1493 | ], 1494 | [ 1495 | "两分钟后那个矮矮的，女生来了就问我「你在弹的歌是哪里来的？超好听啊！」那个女生在我的后面，我没有转头也没有回答因为我不要别的人麻烦我，可是她都不管，她碰我的吉又问我一样的。", 1496 | "两分钟后那个矮矮的女生来了就问我「你在弹的歌是哪里来的？超好听啊！」那个女生在我的后面，我没有转头也没有回答因为我不要别的人麻烦我，可是她都不管，她碰我的吉又问我一样的。" 1497 | ], 1498 | [ 1499 | "娃哈哈格瓦斯特别赞助播出的", 1500 | "娃哈哈格瓦斯特别赞助播出的" 1501 | ], 1502 | [ 1503 | "学校都办办活动", 1504 | "学校都举办活动" 1505 | ], 1506 | [ 1507 | "其次，我要带学生参观「后八四」以前住的地方。这是一个很小，很漂亮的村。我们在那里会穿十七世纪的衣服，吃十七世纪的采，一定很好玩。", 1508 | "其次，我要带学生参观「后八四」以前住的地方。这是一个很小，很漂亮的村。我们在那里会穿十七世纪的衣服，吃十七世纪的菜，一定很好玩。" 1509 | ], 1510 | [ 1511 | "到，士宾二号", 1512 | "到，士兵二号" 1513 | ], 1514 | [ 1515 | "好，我先说到这里，请你告书我你什么时候有空然后我们一起出去。", 1516 | "好，我先说到这里，请你告诉我你什么时候有空然后我们一起出去。" 1517 | ], 1518 | [ 1519 | "最重要的要是不要轻易判断双颚手术", 1520 | "最重要的是不要轻易判断双颚手术" 1521 | ], 1522 | [ 1523 | "我也希望你也可以不要太大声开你的音乐。有时候你真得会打扰我做事吧。", 1524 | "我也希望你也可以不要太大声开你的音乐。有时候你真的会打扰我做事吧。" 1525 | ], 1526 | [ 1527 | "等到结束以后再给能打电话", 1528 | "等到结束以后再给他打电话" 1529 | ], 1530 | [ 1531 | "干脆这样吧，我们凑点钱，办办个学校", 1532 | "干脆这样吧，我们凑点钱，你办个学校" 1533 | ], 1534 | [ 1535 | "可能我会穿很有花的衣服, 然后我会带很大的帽子。你一定很容易认识我。", 1536 | "可能我会穿很有花的衣服, 然后我会戴很大的帽子。你一定很容易认识我。" 1537 | ], 1538 | [ 1539 | "谭警官我想跟你台影可以不", 1540 | "谭警官我想跟你合影可以不" 1541 | ], 1542 | [ 1543 | "演完反派就（转了型了）", 1544 | "演完反派就（转不了型了）" 1545 | ], 1546 | [ 1547 | "本来就狠简单", 1548 | "本来就很简单" 1549 | ], 1550 | [ 1551 | "热血的检察官一—符伟", 1552 | "热血的检察官——符伟" 1553 | ], 1554 | [ 1555 | "援下来第二个障碍，通过", 1556 | "接下来第二个障碍，通过" 1557 | ], 1558 | [ 1559 | "在拉日中存活的时何只有一小时", 1560 | "在节目中存活的时间只有一小时" 1561 | ], 1562 | [ 1563 | "当我国的人口开始渐渐地减少，我国的能源耗量也将会减少，这也会帮助减少环境污染。", 1564 | "当我国的人口开始渐渐地减少，我国的能源耗量也将会减少，这也会帮助减少环境污染。" 1565 | ], 1566 | [ 1567 | "要不们们俩试着交往一段", 1568 | "要不我们俩试着交往一段" 1569 | ], 1570 | [ 1571 | "最后他给我讲了很多刷透的事情", 1572 | "最后他给我讲了很多剧透的事情" 1573 | ], 1574 | [ 1575 | "我知道你的工作也很忙，可是下个月一连有４天假节，我们会利用这个机会葱算认识，不但比较轻松还有时间比较多；你觉得怎么样？", 1576 | "我知道你的工作也很忙，可是下个月一连有４天假节，我们会利用这个机会总算认识，不但比较轻松还有时间比较多；你觉得怎么样？" 1577 | ], 1578 | [ 1579 | "不脚自主的露逝来的满载喜悦", 1580 | "不由自主的露出来的满载喜悦" 1581 | ], 1582 | [ 1583 | "我昨天收到了你的照片。可是实在我很吃惊了。因为我想像的你的吃样子跟你的照片非常像。", 1584 | "我昨天收到了你的照片。可是实在我很吃惊了。因为我想像的你的样子跟你的照片非常像。" 1585 | ], 1586 | [ 1587 | "这间咖屋屋", 1588 | "这间咖啡屋" 1589 | ], 1590 | [ 1591 | "你看后面着着桐庐渡", 1592 | "你看后面写着桐庐渡" 1593 | ], 1594 | [ 1595 | "她穿的那套衣服是比较还动型的", 1596 | "她穿的那套衣服是比较运动型的" 1597 | ], 1598 | [ 1599 | "你不用忘记来参加阿，应为老实说如果我们来参加他有加分。", 1600 | "你不用忘记来参加啊，因为老实说如果我们来参加他有加分。" 1601 | ], 1602 | [ 1603 | "反面来说「少子化」也有坏处，老年人口增加的话到底谁可以工作呢？而且应该有一些人要照顾老人还是没办法，反正最深的是会变型社会具造问题。", 1604 | "反面来说「少子化」也有坏处，老年人口增加的话到底谁可以工作呢？而且应该有一些人要照顾老人还是没办法，反正最深的是会变型社会制造问题。" 1605 | ], 1606 | [ 1607 | "我们还没有机会见面，不过我希望我们会变成好朋有们，所以我们非见面不可。", 1608 | "我们还没有机会见面，不过我希望我们会变成好朋友们，所以我们非见面不可。" 1609 | ], 1610 | [ 1611 | "有的话赶紧先戴衣服", 1612 | "有的话赶紧先熨衣服" 1613 | ], 1614 | [ 1615 | "人。”鲁出自鲁迅的哪本小说?", 1616 | "人。”出自鲁迅的哪本小说?" 1617 | ], 1618 | [ 1619 | "生生在美国，长在中国", 1620 | "生在美国，长在中国" 1621 | ], 1622 | [ 1623 | "下一侧我们可以打算一起去旅行因为我认为跟朋友参观比较好玩。", 1624 | "下一次我们可以打算一起去旅行因为我认为跟朋友参观比较好玩。" 1625 | ], 1626 | [ 1627 | "有請嘉寶", 1628 | "有請嘉賓" 1629 | ], 1630 | [ 1631 | "陌生人社会邻也也不可能管你", 1632 | "陌生人社会邻里也不可能管你" 1633 | ], 1634 | [ 1635 | "你这容容易判刑知道吗", 1636 | "你这样容易判刑知道吗" 1637 | ], 1638 | [ 1639 | "我想要妳带我一个菲律宾做的帽子和实务。谢谢妳。", 1640 | "我想要妳带我一个菲律宾做的帽子和食物。谢谢妳。" 1641 | ], 1642 | [ 1643 | "齐心为欢乐领做最后努力", 1644 | "齐心为欢乐颂做最后努力" 1645 | ], 1646 | [ 1647 | "这位小姐头发是红的、眼睛是绿的、牙齿是黄的。身材瘦瘦的个子高高地。那一天她穿着红色的裙子和白色的鞋子。非常地美。", 1648 | "这位小姐头发是红的、眼睛是绿的、牙齿是黄的。身材瘦瘦的个子高高的。那一天她穿着红色的裙子和白色的鞋子。非常的美。" 1649 | ], 1650 | [ 1651 | "就是那个道理上舒跟一点", 1652 | "就是那个造型上舒服一点" 1653 | ], 1654 | [ 1655 | "先我和我的朋友去买东西，再我和她在他们的农，场走一走，看一看。", 1656 | "先我和我的朋友去买东西，再我和她在他们的农场走一走，看一看。" 1657 | ], 1658 | [ 1659 | "我从小的时候很喜欢跟爸爸在一起，爸爸喜欢做，我也喜欢从做，爸爸喜欢吃，除了肉以外我什么都喜欢吃，爸爸喜欢喝的东西我也喜欢，爸爸是我最好的朋友。", 1660 | "我从小的时候很喜欢跟爸爸在一起，爸爸喜欢做，我也喜欢做，爸爸喜欢吃，除了肉以外我什么都喜欢吃，爸爸喜欢喝的东西我也喜欢，爸爸是我最好的朋友。" 1661 | ], 1662 | [ 1663 | "然口袋的这种蕾丝边", 1664 | "然后口袋的这种蕾丝边" 1665 | ], 1666 | [ 1667 | "我等不及见面你为了吃喝玩乐，那么多久不见我想我们的晚会。说到晚会下个礼拜天我的老板要订一场礼堂为了会过年。", 1668 | "我等不及见面你为了吃喝玩乐，那么多久不见我想我们的晚会。说到晚会下个礼拜天我的老板要订一场礼堂为了过年。" 1669 | ], 1670 | [ 1671 | "在拍的过中中", 1672 | "在拍的过程中" 1673 | ], 1674 | [ 1675 | "客厅有很大的窗户，里的的人很容易看外边，但外边人不容易看里面，窗户外边有一条河和绿色的大树。", 1676 | "客厅有很大的窗户，里边的人很容易看外边，但外边人不容易看里面，窗户外边有一条河和绿色的大树。" 1677 | ], 1678 | [ 1679 | "歡迎李妮逛小姐", 1680 | "歡迎李婉钰小姐" 1681 | ], 1682 | [ 1683 | "一位是们我们经常会在电视各种节目", 1684 | "一位是我们经常会在电视各种节目" 1685 | ], 1686 | [ 1687 | "过两天候，我们终于把钱都受到了。把这件事情经验后，在网路上买东西有一点担心。", 1688 | "过两天后，我们终于把钱都收到了。把这件事情经验后，在网路上买东西有一点担心。" 1689 | ], 1690 | [ 1691 | "你已经知道夜市里有很多好吃的东西，你以以期待我们的夜。", 1692 | "你已经知道夜市里有很多好吃的东西，你可以期待我们的夜。" 1693 | ], 1694 | [ 1695 | "去望向加加深邃的远方", 1696 | "去望向更加深邃的远方" 1697 | ], 1698 | [ 1699 | "们们真的应该为他鼓鼓掌", 1700 | "我们真的应该为他鼓鼓掌" 1701 | ], 1702 | [ 1703 | "如果我暴不了的话", 1704 | "如果我录不了的话" 1705 | ], 1706 | [ 1707 | "我在哪里跟别人玩扑克牌，觉得很好玩。在哪里我也有看人在高空弹跳。他们多很高兴�以我也陪他们高空弹跳。", 1708 | "我在那里跟别人玩扑克牌，觉得很好玩。在那里我也有看人在高空弹跳。他们都很高兴�以我也陪他们高空弹跳。" 1709 | ], 1710 | [ 1711 | "随着时代的进步，经济大幅度的提升，货币值不短的下降，大家的经济负担越来越重，为的就是可以让生活品质提高。", 1712 | "随着时代的进步，经济大幅度地提升，货币值不短地下降，大家的经济负担越来越重，为的就是可以让生活品质提高。" 1713 | ], 1714 | [ 1715 | "卷起衣卷服用作绳子的想法", 1716 | "卷起衣服用作绳子的想法" 1717 | ], 1718 | [ 1719 | "卡罗籍，进入树就之前，要牢记几个规则", 1720 | "卡罗潘，进入树林之前，要牢记几个规则" 1721 | ], 1722 | [ 1723 | "如果你想来这边，我觉得冬天来比较好，因为韩国冬天会下雪，我们可以一起去滑雪，冬天很多别的国的人会来韩国都为了滑雪。", 1724 | "如果你想来这边，我觉得冬天来比较好，因为韩国冬天会下雪，我们可以一起去滑雪，冬天很多别的国家的人会来韩国都为了滑雪。" 1725 | ], 1726 | [ 1727 | "上个周末我去雪山爬山。我的台湾朋友告诉我雪山的风景非常漂亮，真的值得去！", 1728 | "上个周末我去雪山爬山。我的台湾朋友告诉我雪山的风景非常漂亮，真的值得去！" 1729 | ], 1730 | [ 1731 | "这种有律律的排序", 1732 | "这种有规律的排序" 1733 | ], 1734 | [ 1735 | "而且说明也很清楚我们一？老师说明就明白了我觉得听了老师的非常特别的例子。所以我希望下学期也跟老师一起学习。", 1736 | "而且说明也很清楚我们一？老师说明就明白了。我觉得听了老师的非常特别的例子。所以我希望下学期也跟老师一起学习。" 1737 | ], 1738 | [ 1739 | "评常我的生活过得匆匆忙忙地没什么时间享受轻松的感觉，所以我这次有机会去旅行就决定要去个非常美，非常轻松的地方：夏威夷！", 1740 | "平常我的生活过得匆匆忙忙地没什么时间享受轻松的感觉，所以我这次有机会去旅行就决定要去个非常美，非常轻松的地方：夏威夷！" 1741 | ], 1742 | [ 1743 | "首为为大家介绍的是", 1744 | "首先为大家介绍的是" 1745 | ], 1746 | [ 1747 | "倪嘉美最人的就点就是", 1748 | "倪嘉美最大的缺点就是" 1749 | ], 1750 | [ 1751 | "我很喜欢住在这里因为附近有很多有不一样的环境。这间是真的适合我因为有的时候我要去图书馆看书，有的时候我要去看电影馆看电影。", 1752 | "我很喜欢住在这里因为附近有很多不一样的环境。这间是真的适合我因为有的时候我要去图书馆看书，有的时候我要去看电影馆看电影。" 1753 | ], 1754 | [ 1755 | "我想如果政府可以施行帮助就业妇女生子子的政策，就可以少子化解决，或者至少可以让它的速度变慢一点吧。", 1756 | "我想如果政府可以施行帮助就业妇女生孩子的政策，就可以少子化解决，或者至少可以让它的速度变慢一点吧。" 1757 | ], 1758 | [ 1759 | "阿拉善也号称“骆驼之乡”", 1760 | "阿拉善也号称“骆驼之乡\"" 1761 | ], 1762 | [ 1763 | "我去西藏为了参加西藏朋友的一是我最快乐的一天。那个时候，我吃很好吃的西藏菜（比较辣），羊肉，喝酥油茶，西藏酒。我们大声叫「干杯」很多次。", 1764 | "我去西藏为了参加西藏朋友的一天是我最快乐的一天。那个时候，我吃很好吃的西藏菜（比较辣），羊肉，喝酥油茶，西藏酒。我们大声叫「干杯」很多次。" 1765 | ], 1766 | [ 1767 | "这热闹有两个人还没看着呢", 1768 | "这种热闹有两个人还没看着呢" 1769 | ], 1770 | [ 1771 | "「多田光子」这个女孩让我的生活全有变化，温柔、开朗活泼、跟谁都相得来。", 1772 | "「多田光子」这个女孩让我的生活完全有变化，温柔、开朗活泼、跟谁都相得来。" 1773 | ], 1774 | [ 1775 | "若发生什么问题她叫我们自己解确。她教我们这样为了我们的未来。她希望我们会成功。", 1776 | "若发生什么问题她叫我们自己解决。她教我们这样为了我们的未来。她希望我们会成功。" 1777 | ], 1778 | [ 1779 | "譬如说，我小时候所谓的「美好的一天」跟现现在所想的都完全不一样。", 1780 | "譬如说，我小时候所谓的「美好的一天」跟我现在所想的都完全不一样。" 1781 | ], 1782 | [ 1783 | "传承中华传统文化，福州学子举行孔化庙开笔礼", 1784 | "传承中华传统文化，福州学子举行孔庙开笔礼" 1785 | ], 1786 | [ 1787 | "戏剧的达达让人血脉偾张", 1788 | "戏剧的表达让人血脉偾张" 1789 | ], 1790 | [ 1791 | "就者有些家长还外地", 1792 | "或者有些家长在外地" 1793 | ], 1794 | [ 1795 | "因为我最近上班变成超忙，我都没时间打个电话问候妳！希望能利用这封信和好好的解释我目前的生活情况。", 1796 | "因为我最近上班变成超忙，我都没时间打个电话问候妳！希望能利用这封信和妳好好的解释我目前的生活情况。" 1797 | ], 1798 | [ 1799 | "接下来我们寞有请的是", 1800 | "接下来我们要有请的是" 1801 | ], 1802 | [ 1803 | "我是承盾多发期", 1804 | "就是矛盾多发期" 1805 | ], 1806 | [ 1807 | "林蜜玉不是这个书里的，知道吗", 1808 | "林黛玉不是这个书里的，知道吗" 1809 | ], 1810 | [ 1811 | "回家睡觉时，我一直向她。想到整晚上都没有睡觉。我不管害羞不害羞了，我想要见她。", 1812 | "回家睡觉时，我一直想她。想到整晚上都没有睡觉。我不管害羞不害羞了，我想要见她。" 1813 | ], 1814 | [ 1815 | "其中还有最近很开始红的陈汉典，他拍得也很不错，没想到他会拍得那么地汉精采。", 1816 | "其中还有最近很开始红的陈汉典，他拍得也很不错，没想到他会拍得那么地精采。" 1817 | ], 1818 | [ 1819 | "他们常有７－８个孩子。他们常常不要唸书得多，只要住在他们的爸妈的城市。芬兰人弄多的很快，城市弄你较大。", 1820 | "他们常有７－８个孩子。他们常常不要唸书得多，只要住在他们的爸妈的城市。芬兰人弄多得很快，城市弄你较大。" 1821 | ], 1822 | [ 1823 | "还有我们学校请了王力宏来唱歌，在台湾他很有名；很多女生喜欢他因为他很帅，他是瘦瘦得高高的，他的头很很黑，他好看得不得了。", 1824 | "还有我们学校请了王力宏来唱歌，在台湾他很有名；很多女生喜欢他因为他很帅，他是瘦瘦得高高的，他的头发很黑，他好看得不得了。" 1825 | ], 1826 | [ 1827 | "还有，我冬天的衣服不句多。我先告诉妈妈，麻烦妳来的时候，带来吧。", 1828 | "还有，我冬天的衣服不够多。我先告诉妈妈，麻烦妳来的时候，带来吧。" 1829 | ], 1830 | [ 1831 | "反正他唱了一些女字", 1832 | "反正他留了一些文字" 1833 | ], 1834 | [ 1835 | "有一个特别好听名字", 1836 | "有一个特别好听的名字" 1837 | ], 1838 | [ 1839 | "全家知道她会死掉，可是他们大家还是努力的做一个很快乐的家庭，贡献他们的心力。", 1840 | "全家知道她会死掉，可是他们大家还是努力地做一个很快乐的家庭，贡献他们的心力。" 1841 | ], 1842 | [ 1843 | "要扼杀的的话", 1844 | "要扼杀它的话" 1845 | ], 1846 | [ 1847 | "可是，在日本大部分的上班族还不可以请太多的假。这样的环境让年经人决定延期，或是不愿意结婚。", 1848 | "可是，在日本大部分的上班族还不可以请太多的假。这样的环境让年轻人决定延期，或是不愿意结婚。" 1849 | ], 1850 | [ 1851 | "我们都很开心，玩得很快乐。很多节目玩一直表演，我现在还要再参加那场活动啊。", 1852 | "我们都很开心，玩得很快乐。很多节目一直表演，我现在还要再参加那场活动啊。" 1853 | ], 1854 | [ 1855 | "冲上冲舞台给你送花的那个情形啊", 1856 | "冲上舞台给你送花的那个情形啊" 1857 | ], 1858 | [ 1859 | "在表演中，因为我一边要拿照像机来拍照，一边拿扇子挥手，所以觉得不方便。", 1860 | "在表演中，因为我一边要拿照相机来拍照，一边拿扇子挥手，所以觉得不方便。" 1861 | ], 1862 | [ 1863 | "我们学校想说要再请她来到我们学校但是她的演讲的趣题目会不一样的比较有趣。", 1864 | "我们学校想说要再请她来到我们学校但是她的演讲的题目会不一样的比较有趣。" 1865 | ], 1866 | [ 1867 | "受到冲击后炳万族要的的", 1868 | "受到冲击后炳万族要去的" 1869 | ], 1870 | [ 1871 | "我们怎么做才能让它不会发展的么么严重", 1872 | "我们怎么做才能让它不会发展的那么严重" 1873 | ], 1874 | [ 1875 | "真的很感博中国的观众", 1876 | "真的很感谢中国的观众" 1877 | ], 1878 | [ 1879 | "全明星美美家小冰冰", 1880 | "全明星医美家小冰冰" 1881 | ], 1882 | [ 1883 | "我很喜欢书。有时间我常常来图书馆找一找，一一看有什么好看的书。有时候我会跟图书馆借书回家。", 1884 | "我很喜欢书。有时间我常常来图书馆找一找，看一看有什么好看的书。有时候我会跟图书馆借书回家。" 1885 | ], 1886 | [ 1887 | "邓超使出\"邓感光波”", 1888 | "邓超使出\"邓感光波\"" 1889 | ], 1890 | [ 1891 | "注董是我们餐饮界的大享", 1892 | "汪董是我们餐饮界的大亨" 1893 | ], 1894 | [ 1895 | "倦倦的老师", 1896 | "疲倦的老师" 1897 | ], 1898 | [ 1899 | "我什么都不敢吃，找到一家餐厅才决定在那里吃。在那家吃了很多各种各样的菜和喝了不少瓶酒可是到了要付钱的时候，发发现钱都被偷了，老板没办法让我洗碗筷。", 1900 | "我什么都不敢吃，找到一家餐厅才决定在那里吃。在那家吃了很多各种各样的菜和喝了不少瓶酒可是到了要付钱的时候，才发现钱都被偷了，老板没办法让我洗碗筷。" 1901 | ], 1902 | [ 1903 | "所以没有想到我会在这里(走办)", 1904 | "所以没有想到我会在这里（走秀）" 1905 | ], 1906 | [ 1907 | "她说今天要参加学校的跳舞比赛，全部的都准备好了，但是她的同学居然生病了所以不能来．加上他们已经准备的节目只有我们三个知道，看起来我非帮她不可了．我挂了电话，穿者雨衣，然后到我们的学校一趟！", 1908 | "她说今天要参加学校的跳舞比赛，全部的都准备好了，但是她的同学居然生病了所以不能来．加上他们已经准备的节目只有我们三个知道，看起来我非帮她不可了．我挂了电话，穿着雨衣，然后到我们的学校一趟！" 1909 | ], 1910 | [ 1911 | "解说，这边火蜥明的武器已经起转", 1912 | "解说，这边火蜥蜴的武器已经起转" 1913 | ], 1914 | [ 1915 | "却意外黑成朵朵乌云", 1916 | "却意外黑成一朵乌云" 1917 | ], 1918 | [ 1919 | "扼杀它的话", 1920 | "要扼杀它的话" 1921 | ], 1922 | [ 1923 | "可是我觉得人口越来越多一定有问题的，更何况现在经济不景气，政府得注意这个问题，作些政策比如说在一个家庭不可以生太多孩子，两个够了。", 1924 | "可是我觉得人口越来越多一定有问题的，更何况现在经济不景气，政府得注意这个问题，做些政策比如说在一个家庭不可以生太多孩子，两个够了。" 1925 | ], 1926 | [ 1927 | "是有点著得了，那个一般都是搽脸的", 1928 | "是有点奢侈了，那个一般都是搽脸的" 1929 | ], 1930 | [ 1931 | "有这五个字粒粒背辛苦", 1932 | "有这五个字粒粒皆辛苦" 1933 | ], 1934 | [ 1935 | "我参加的时候很多人，很既！非常热闹！我一直被碰。碰来捧去碰到我头痛。不救我就回家了。", 1936 | "我参加的时候很多人，很挤！非常热闹！我一直被碰。碰来碰去碰到我头痛。不久我就回家了。" 1937 | ], 1938 | [ 1939 | "今天我们的主颗是玩转色彩", 1940 | "今天我们的主题是玩转色彩" 1941 | ], 1942 | [ 1943 | "事到如今，已过过了七年。我在梦里依然会梦到他。大家都说我活在我自己的世界里，这样对我也不太好。", 1944 | "事到如今，已经过了七年。我在梦里依然会梦到他。大家都说我活在我自己的世界里，这样对我也不太好。" 1945 | ], 1946 | [ 1947 | "如果我当大学的老师我就好好得教我的学生。我会不太严格也不太轻松教他们可是我希望他们可以成功。", 1948 | "如果我当大学的老师我就好好儿得教我的学生。我会不太严格也不太轻松教他们可是我希望他们可以成功。" 1949 | ], 1950 | [ 1951 | "往往在负穷和患难当中", 1952 | "往往在贫穷和患难当中" 1953 | ], 1954 | [ 1955 | "让我们学声欢迎这位设计师", 1956 | "让我们掌声欢迎这位设计师" 1957 | ], 1958 | [ 1959 | "从小到今天，她一直为了她孩子的未来，心情，身体，和安全来活，来安排她的生。。", 1960 | "从小到今天，她一直为了她孩子的未来，心情，身体，和安全来活，来安排她的生活。" 1961 | ], 1962 | [ 1963 | "脆这样吧，我们凑点钱，你办个学校", 1964 | "干脆这样吧，我们凑点钱，你办个学校" 1965 | ], 1966 | [ 1967 | "我发现因为加拿大有很多民族，所以他有很多特别的菜。在那边我们一起去一个很好吃的法餐餐馆还有去一个很好的中国餐馆，我以前不知道在加拿大有那么多中国！", 1968 | "我发现因为加拿大有很多民族，所以他有很多特别的菜。在那边我们一起去一个很好吃的法国餐馆还有去一个很好的中国餐馆，我以前不知道在加拿大有那么多中国！" 1969 | ], 1970 | [ 1971 | "再加上一个不远不让主持人说活的嘉宾", 1972 | "再加上一个永远不让主持人说话的嘉宾" 1973 | ], 1974 | [ 1975 | "他每一个运动都会，打篮球打得真棒！我跟他练习打篮球以后，我的颈部很大。", 1976 | "他每一个运动都会，打篮球打得真棒！我跟他练习打篮球以后，我的进步很大。" 1977 | ], 1978 | [ 1979 | "哎吻，太苦了", 1980 | "哎呦，太苦了" 1981 | ], 1982 | [ 1983 | "可是八月二日那一天是周末，应该会一日定人山人海，所以我们还是记得带着手机。", 1984 | "可是八月二日那一天是周末，应该会一定人山人海，所以我们还是记得带着手机。" 1985 | ], 1986 | [ 1987 | "欢迎收看靓迎装频道", 1988 | "欢迎收看靓装频道" 1989 | ], 1990 | [ 1991 | "可是因为我们有差不多一个月没有见面了，我现在最想跟他说的是「加油！因因为他最近压力很大。", 1992 | "可是因为我们有差不多一个月没有见面了，我现在最想跟他说的是「加油！」因为他最近压力很大。" 1993 | ], 1994 | [ 1995 | "有右举足轻重的作用", 1996 | "有着举足轻重的作用" 1997 | ], 1998 | [ 1999 | "友谊的小船翻翻就翻", 2000 | "友谊的小船说翻就翻" 2001 | ], 2002 | [ 2003 | "你刚从医院让出来的", 2004 | "你刚从医院逃出来的" 2005 | ], 2006 | [ 2007 | "我喜欢的那一种手表不是在手上戴的手表，就是放口袋里面的那一种类。这种手表算很多年以前（大概一百多年以前）普通的，可是现在差不多没看到。", 2008 | "我喜欢的那一种手表不是在手上戴的手表，就是放口袋里面的那一种类。这种手表算很多年以前（大概一百多年以前）普通的，可是现在差不多没看到。" 2009 | ], 2010 | [ 2011 | "物儿园就很头疼", 2012 | "幼儿园就很头疼" 2013 | ], 2014 | [ 2015 | "它的伤害能是是非常有限的", 2016 | "它的伤害能力是非常有限的" 2017 | ], 2018 | [ 2019 | "吵不停的歌坛天后，爆不完的八卦闻闻", 2020 | "吵不停的歌坛天后，爆不完的八卦奇闻" 2021 | ], 2022 | [ 2023 | "房东是一位又活泼又可爱的人，他也住在大楼里，所以有问题的活，可以马上告诉他。而且，如果你觉得房子里不太适合你或房租太贵，你也可以随时对她说话。", 2024 | "房东是一位又活泼又可爱的人，他也住在大楼里，所以有问题的话，可以马上告诉他。而且，如果你觉得房子里不太适合你或房租太贵，你也可以随时对她说话。" 2025 | ], 2026 | [ 2027 | "欢烟的故乡", 2028 | "炊烟的故乡" 2029 | ], 2030 | [ 2031 | "真是偷快的最后一天", 2032 | "真是愉快的最后一天" 2033 | ], 2034 | [ 2035 | "说多了都泪", 2036 | "说多了都是泪" 2037 | ], 2038 | [ 2039 | "我原来少为我现在唱歌底气会不足", 2040 | "我原来以为我现在唱歌底气会不足" 2041 | ], 2042 | [ 2043 | "我们是否忘了，当我们日渐老去，我们需要下一代来传承香火、推陈出我新，年轻人的能力与创照力，是可厚非的。", 2044 | "我们是否忘了，当我们日渐老去，我们需要下一代来传承香火、推陈出新，年轻人的能力与创照力，是可厚非的。" 2045 | ], 2046 | [ 2047 | "衣服呢，一简单的就好。我认为舒服的圆领杉几张和一张皮夹克就可以。", 2048 | "衣服呢，一简单的就好。我认为舒服的圆领衫几张和一张皮夹克就可以。" 2049 | ], 2050 | [ 2051 | "但是呢，师父得好好教教你", 2052 | "但是呢，师父得好好地教教你" 2053 | ], 2054 | [ 2055 | "中好邻居这个节目太棒了", 2056 | "中国好邻居这个节目太棒了" 2057 | ], 2058 | [ 2059 | "我住的地方轻小而且你们在地板上睡觉。不好意思，可是没办法。如果你们觉得太不务服就我自己在地板睡觉。", 2060 | "我住的地方较小而且你们在地板上睡觉。不好意思，可是没办法。如果你们觉得太不舒服就我自己在地板睡觉。" 2061 | ], 2062 | [ 2063 | "内容有提到制程品质管理如何管理，应对制程来作管理并不是管理产品，如管理的很好相对的产品的不良会自然的降低。", 2064 | "内容有提到制程品质管理如何管理，应对制程来作管理并不是管理产品，如管理得很好相对的产品的不良会自然地降低。" 2065 | ], 2066 | [ 2067 | "「武候寺」是在中国历史上唯一君跟第二人在一起的寺。我对中国的古代历史很有兴趣。", 2068 | "「武侯寺」是在中国历史上唯一君跟第二人在一起的寺。我对中国的古代历史很有兴趣。" 2069 | ], 2070 | [ 2071 | "我们如果能改(航班)的话", 2072 | "我们如果，能改(航班)的话" 2073 | ], 2074 | [ 2075 | "他也不起请保姆的钱", 2076 | "他也掏不起请保姆的钱" 2077 | ], 2078 | [ 2079 | "然后她们在息又不规律", 2080 | "然后她们作息又不规律" 2081 | ], 2082 | [ 2083 | "政府来歌了一种果断的措施", 2084 | "政府采取了一种果断的措施" 2085 | ], 2086 | [ 2087 | "口口会有光", 2088 | "门口会有光" 2089 | ], 2090 | [ 2091 | "孩子小候候忙乎幼儿园的问题", 2092 | "孩子小时候忙乎幼儿园的问题" 2093 | ], 2094 | [ 2095 | "进行一个排守榜", 2096 | "进行一个排行榜" 2097 | ], 2098 | [ 2099 | "我没考上大学，所以我爸爸骂了我，我需要当兵，那现在生活很辛苦，大我很难过。", 2100 | "我没考上大学，所以我爸爸骂了我，我需要当兵，那现在生活很辛苦，我很难过。" 2101 | ], 2102 | [ 2103 | "林登玉不是这个书里的知道吗", 2104 | "林黛玉不是这个书里的知道吗" 2105 | ], 2106 | [ 2107 | "最住金曲第六名", 2108 | "最佳金曲第六名" 2109 | ], 2110 | [ 2111 | "今天的第—号家庭", 2112 | "今天的第一号家庭" 2113 | ], 2114 | [ 2115 | "猪八戒是二徒弟，为了犯色罪而被罚赶到人间，陪玄庄一起去取经。", 2116 | "猪八戒是二徒弟，为了犯色罪而被罚赶到人间，陪玄奘一起去取经。" 2117 | ], 2118 | [ 2119 | "冬季这样一个经穿好时机了", 2120 | "冬季这样一个叠穿好时机了" 2121 | ], 2122 | [ 2123 | "以防万—", 2124 | "以防万一" 2125 | ], 2126 | [ 2127 | "除非你是被迫迫", 2128 | "除非你是被强迫" 2129 | ], 2130 | [ 2131 | "我来这里Ｘ系没经过几天就起起家来了，虽然在这里有的时候辛苦，可是非常值得，看到你一定会变高兴了。记得替我说爸妈身体健康！", 2132 | "我来这里Ｘ系没经过几天就想起家来了，虽然在这里有的时候辛苦，可是非常值得，看到你一定会变高兴了。记得替我说爸妈身体健康！" 2133 | ], 2134 | [ 2135 | "是用椰奶和奶糯米饭做成的", 2136 | "是用椰奶和糯米饭做成的" 2137 | ], 2138 | [ 2139 | "姨姨去打扫", 2140 | "阿姨去打扫" 2141 | ], 2142 | [ 2143 | "我一看到她的眼睛就感动了，好美的眼睛，可以感她她的心里面都是单纯。", 2144 | "我一看到她的眼睛就感动了，好美的眼睛，可以感觉她的心里面都是单纯。" 2145 | ], 2146 | [ 2147 | "我们相住只有两年时间，真希望我们能够愉快在这段时间再一起。", 2148 | "我们相住只有两年时间，真希望我们能够愉快在这段时间在一起。" 2149 | ], 2150 | [ 2151 | "你的工作忙不忙？也许很忙你才不能参加我们上次的聚餐？最近拟在忙甚么马？", 2152 | "你的工作忙不忙？也许很忙你才不能参加我们上次的聚餐？最近你在忙甚么吗？" 2153 | ], 2154 | [ 2155 | "群业，对", 2156 | "肄业，对" 2157 | ], 2158 | [ 2159 | "我不是英国人。我第一次文是西班牙文。虽然我小的时候已经念英文了，可是我比较大的时候还没会说英文了。一天我英文的老师给我这本书。她说对我比较容易因为内容有比候较多翻说。", 2160 | "我不是英国人。我第一次文是西班牙文。虽然我小的时候已经念英文了，可是我比较大的时候还没会说英文了。一天我英文的老师给我这本书。她说对我比较容易因为内容有比较多翻说。" 2161 | ], 2162 | [ 2163 | "全国射箭乐俱乐部赛冠军", 2164 | "全国射箭俱乐部赛冠军" 2165 | ], 2166 | [ 2167 | "自然就解放军剿匪", 2168 | "自然就给解放军剿匪" 2169 | ], 2170 | [ 2171 | "第三天要去六福村那里是游乐园、你应该喜欢吧！", 2172 | "第三天要去六福村。那里是游乐园、你应该喜欢吧！" 2173 | ], 2174 | [ 2175 | "在所江温州外来务工人员，也没人看吗", 2176 | "在浙江温州外来务工人员，也没人看啊" 2177 | ], 2178 | [ 2179 | "我还是希望自己上台那一郑还是漂究一鼠", 2180 | "我还是希望自己上台那一刻还是漂亮一点" 2181 | ], 2182 | [ 2183 | "所以这个事真的很牵边着我们的心", 2184 | "所以这个事真的很牵动着我们的心" 2185 | ], 2186 | [ 2187 | "是是先会扒开橘子", 2188 | "我是先会扒开橘子" 2189 | ], 2190 | [ 2191 | "叶表问一心一意想把他的武功转给学徒，他和西洋人决赛不是比谁输谁赢而是为了代表中国人的精神，留下很多传奇给下一代。", 2192 | "叶问一心一意想把他的武功转给学徒，他和西洋人决赛不是比谁输谁赢而是为了代表中国人的精神，留下很多传奇给下一代。" 2193 | ], 2194 | [ 2195 | "我們不能治標然然後不治本", 2196 | "我們不能治標，然後不治本" 2197 | ], 2198 | [ 2199 | "大家好，我叫吴撞灵", 2200 | "大家好，我叫吴憧灵" 2201 | ], 2202 | [ 2203 | "我希望的时间是从五点倒七点。除了星期三以外，我都可以参加练习。", 2204 | "我希望的时间是从五点到七点。除了星期三以外，我都可以参加练习。" 2205 | ], 2206 | [ 2207 | "我觉得如果还有大家一起讨论的时间啦，师师问我们一个问题啦，或是我们彼此问问题等，更帮助我们的学习。", 2208 | "我觉得如果还有大家一起讨论的时间啦，老师问我们一个问题啦，或是我们彼此问问题等，更帮助我们的学习。" 2209 | ], 2210 | [ 2211 | "老太太每天进屋坐到窗合上欣赏", 2212 | "老太太每天进屋坐到窗台上欣赏" 2213 | ], 2214 | [ 2215 | "娱乐圈里边的乐一个群体", 2216 | "娱乐圈里边的一个群体" 2217 | ], 2218 | [ 2219 | "在另一方面，他好朋友的爸爸在发明科技的东西，因为那个东西，使得后来他朋友的爸爸变坏人，换人想要拥有世界，所以开始破坏市区，所以跟蜘蛛人对绝，中间会有一些刺激、精采的部分，最后他发现坏人是他朋友的爸爸，可是换人已经死了，最后他隐瞒着这件事就结束了。", 2220 | "在另一方面，他好朋友的爸爸在发明科技的东西，因为那个东西，使得后来他朋友的爸爸变坏人，坏人想要拥有世界，所以开始破坏市区，所以跟蜘蛛人对决，中间会有一些刺激、精采的部分，最后他发现坏人是他朋友的爸爸，可是坏人已经死了，最后他隐瞒着这件事就结束了。" 2221 | ], 2222 | [ 2223 | "这房子离以前的很近，所以很容易找到。", 2224 | "这房子离以前的很近，所以很容易找到了。" 2225 | ], 2226 | [ 2227 | "能的知道", 2228 | "能够知道" 2229 | ], 2230 | [ 2231 | "但是我觉得用数位相机摄影有一点怪怪的感觉。我觉得台湾是用底片的感觉。现在我的力量不够，所不不能用中文说明。", 2232 | "但是我觉得用数位相机摄影有一点怪怪的感觉。我觉得台湾是用底片的感觉。现在我的力量不够，所以不能用中文说明。" 2233 | ], 2234 | [ 2235 | "同时青年的减少会造成国家长期人口下降，也是说国家的税收会减少。国家没有足够的钱去做公共建设，使得商业活动会越来越少，国际竞争力下降。", 2236 | "同时青年的减少会造成国家长期人口下降，也就是说国家的税收会减少。国家没有足够的钱去做公共建设，使得商业活动会越来越少，国际竞争力下降。" 2237 | ], 2238 | [ 2239 | "录制《画壁》主题曲效果我常好", 2240 | "录制《画壁》主题曲效果非常好" 2241 | ], 2242 | [ 2243 | "我不到１５岁的时候，我还记得我奶奶的六类的声音。", 2244 | "我不到１５岁的时候，我还记得我奶奶的流泪的声音。" 2245 | ], 2246 | [ 2247 | "她唱歌很好听，而且她的舞蹈也非常漂亮。我以为在我门国家她是第一名的歌手阿。", 2248 | "她唱歌很好听，而且她的舞蹈也非常漂亮。我以为在我们国家她是第一名的歌手啊。" 2249 | ], 2250 | [ 2251 | "他父都母都是农村的，带到城里来了", 2252 | "他父母都是农村的，带到城里来了" 2253 | ], 2254 | [ 2255 | "对我来说在义大利的风景最漂亮了，因为我去的时候没有雨，天气很好，愠度刚刚好，不冷也不热，尤其是义大利的东西都很漂亮，男生和努生都很漂亮。", 2256 | "对我来说在义大利的风景最漂亮了，因为我去的时候没有雨，天气很好，温度刚刚好，不冷也不热，尤其是义大利的东西都很漂亮，男生和女生都很漂亮。" 2257 | ], 2258 | [ 2259 | "吃你还唧唧嘴", 2260 | "吃你还吧唧嘴" 2261 | ], 2262 | [ 2263 | "因为「少子化」现象愈来愈严重，新增人口大部分人口来自于开发中国家，所以要增加生育率，鼓励年轻人早婚生子，让年经人压力减少。", 2264 | "因为「少子化」现象愈来愈严重，新增人口大部分人口来自于开发中国家，所以要增加生育率，鼓励年轻人早婚生子，让年轻人压力减少。" 2265 | ], 2266 | [ 2267 | "很多芡糕糕", 2268 | "很多芡实糕" 2269 | ], 2270 | [ 2271 | "那今云我们就来说一下", 2272 | "那今天我们就来说一下" 2273 | ], 2274 | [ 2275 | "这下下说", 2276 | "这私下说" 2277 | ], 2278 | [ 2279 | "当它有一点点萌穿的时候", 2280 | "当它有一点点萌芽的时候" 2281 | ], 2282 | [ 2283 | "河南的，跑这来卖来", 2284 | "河南的，跑这来卖菜" 2285 | ], 2286 | [ 2287 | "很难得把何老师请到师这个现场", 2288 | "很难得把何老师请到这个现场" 2289 | ], 2290 | [ 2291 | "冬季这样一个歪穿好时机了", 2292 | "冬季这样一个叠穿好时机了" 2293 | ], 2294 | [ 2295 | "欢迎收看靓妆频道秀场技技类栏目", 2296 | "欢迎收看靓妆频道秀场竞技类栏目" 2297 | ], 2298 | [ 2299 | "淇缅公路全线贯通", 2300 | "滇缅公路全线贯通" 2301 | ], 2302 | [ 2303 | "所以这个即愿望一拍即合", 2304 | "所以这个愿望一拍即合" 2305 | ], 2306 | [ 2307 | "这会帮我记得每一课的字，所以住在台北，我的单字两会长很大和很快。", 2308 | "这会帮我记得每一课的字，所以住在台北，我的单字量会长很大和很快。" 2309 | ], 2310 | [ 2311 | "我一看到就问老板多少钱，不便宜喔！但因为老板一直我我说「一分钱一分货」的道理所以我就买了。", 2312 | "我一看到就问老板多少钱，不便宜喔！但因为老板一直跟我说「一分钱一分货」的道理所以我就买了。" 2313 | ], 2314 | [ 2315 | "我想穿外套黑黑的，牛仔裤，戴帽子红红的。这是我觉很很容易认得我，是不是？", 2316 | "我想穿外套黑黑的，牛仔裤，戴帽子红红的。这是我觉得很容易认得我，是不是？" 2317 | ], 2318 | [ 2319 | "那边不太热闹，有一家很安安静静的咖啡店，还有哪家咖啡店附近有一场很舒服的公园。", 2320 | "那边不太热闹，有一家很安安静静的咖啡店，还有那家咖啡店附近有一场很舒服的公园。" 2321 | ], 2322 | [ 2323 | "有一天他们决定离开故宫去农人住的地方儿跟他们一起住。王子的计画不成功可是公子能离开家了。", 2324 | "有一天他们决定离开故宫去农人住的地方儿跟他们一起住。王子的计画不成功可是公主能离开家了。" 2325 | ], 2326 | [ 2327 | "因为在我的国家，曾经发生过战争，而国家口口的情况不好，劳动力量还不够，生活水准还没高．．．所以「少子化」给我社会国家带来很机会让社会发展。", 2328 | "因为在我的国家，曾经发生过战争，而国家人口的情况不好，劳动力量还不够，生活水准还没高．．．所以「少子化」给我社会国家带来很机会让社会发展。" 2329 | ], 2330 | [ 2331 | "今天道二住来不是就这个问题说", 2332 | "今天请二位来不是就这个问题说" 2333 | ], 2334 | [ 2335 | "这样情况下，哪里可以顺利地工作呢？所以我做了很多资料给板板，最后老板同意我的意见。", 2336 | "这样情况下，哪里可以顺利地工作呢？所以我做了很多资料给老板，最后老板同意我的意见。" 2337 | ], 2338 | [ 2339 | "现在咱改革开放时代，家里电视", 2340 | "现在咱改革开放时代，家里有电视" 2341 | ], 2342 | [ 2343 | "马鲁木齐", 2344 | "乌鲁木齐" 2345 | ], 2346 | [ 2347 | "大概差不多一前前", 2348 | "大概差不多一年前" 2349 | ], 2350 | [ 2351 | "以其颇具特色的光头象", 2352 | "以其颇具特色的光头形象" 2353 | ], 2354 | [ 2355 | "但我还不知道几号要来，我一定要去机场接你，因为这是你第一次的国外旅行你赶快确认一下，否则你得自己坐巴来市内。", 2356 | "但我还不知道几号要来，我一定要去机场接你，因为这是你第一次的国外旅行你赶快确认一下，否则你得自己坐巴士来市内。" 2357 | ], 2358 | [ 2359 | "谈到女主角的女孩子，她是我最理想的女生：很可爱可亲，和蔼良善。但是她的意志力很强，她很坚持地守她的信念。还有很有去", 2360 | "谈到女主角的女孩子，她是我最理想的女生：很可爱可亲，和蔼良善。但是她的意志力很强，她很坚持地守她的信念。还有很有趣" 2361 | ], 2362 | [ 2363 | "民族文灿灿烂辉煌", 2364 | "民族文化灿烂辉煌" 2365 | ], 2366 | [ 2367 | "不生小孩的话，也可以拼命工作、假日也可以和男朋友或老公出去约会，心情也会变的很轻松，心情轻松了才可以好好打拼。", 2368 | "不生小孩的话，也可以拼命工作、假日也可以和男朋友或老公出去约会，心情也会变得很轻松，心情轻松了才可以好好打拼。" 2369 | ], 2370 | [ 2371 | "这个问题然解决了", 2372 | "这个问题当然解决了" 2373 | ], 2374 | [ 2375 | "俞得太难看", 2376 | "输得太难看" 2377 | ], 2378 | [ 2379 | "听我姑母说话，我爸爸祇学习而已，家里的工作一点也不帮了。看，我爸我爸好像忘了过去家人的困难和他妈妈的受苦，不在奶奶的献，他不能当现在的他。", 2380 | "听我姑母说话，我爸爸祇学习而已，家里的工作一点也不帮了。看，我爸爸好像忘了过去家人的困难和他妈妈的受苦，不在奶奶的献，他不能当现在的他。" 2381 | ], 2382 | [ 2383 | "每一天碰到什么困难不乐就可以向他诉苦解决，并且感觉到他也一样的依靠我，两个人就不知不觉得熬过这十年的点点滴滴喜怒哀乐。", 2384 | "每一天碰到什么困难不乐就可以向他诉苦解决，并且感觉到他也一样地依靠我，两个人就不知不觉地熬过这十年的点点滴滴喜怒哀乐。" 2385 | ], 2386 | [ 2387 | "我为什么喜欢这这部电影呢？因为这部电影的内容跟我的遭遇很像所以我很想知道结果是怎么样的。", 2388 | "我为什么喜欢看这部电影呢？因为这部电影的内容跟我的遭遇很像所以我很想知道结果是怎么样的。" 2389 | ], 2390 | [ 2391 | "奶就壞在妳已經酒名在外了", 2392 | "妳就壞在妳已經酒名在外了" 2393 | ], 2394 | [ 2395 | "二十世纪低，有一个很有钱的美国人收藏了这些东西，后来他的房子和东西都变成博物馆。每年很多教授来到这家博物馆研究很专门的事。", 2396 | "二十世纪底，有一个很有钱的美国人收藏了这些东西，后来他的房子和东西都变成博物馆。每年很多教授来到这家博物馆研究很专门的事。" 2397 | ], 2398 | [ 2399 | "轻松击退暴风两", 2400 | "轻松击退暴风雨" 2401 | ], 2402 | [ 2403 | "至到二零五零年，全球人口达到九十二亿。", 2404 | "直到二零五零年，全球人口达到九十二亿。" 2405 | ], 2406 | [ 2407 | "希望能通过我家人亲友团", 2408 | "希望能通过我的家人亲友团" 2409 | ], 2410 | [ 2411 | "就是《秘园春，长沙》", 2412 | "就是《沁园春，长沙》" 2413 | ], 2414 | [ 2415 | "很馨啊这个地方", 2416 | "很温馨啊这个地方" 2417 | ], 2418 | [ 2419 | "新年如意！新年财财！", 2420 | "新年如意！新年发财！" 2421 | ], 2422 | [ 2423 | "我希望跟那为小姐认一认，我呢天晚上跟她说了不少话，而对她有兴趣，我们谈了出国旅行的矜验，台湾好吃的餐厅，我们的中文老师的好坏。呢个晚上，我们谈了不少事情也减了不少的时间。", 2424 | "我希望跟那位小姐认一认，我那天晚上跟她说了不少话，而对她有兴趣，我们谈了出国旅行的经验，台湾好吃的餐厅，我们的中文老师的好坏。那个晚上，我们谈了不少事情也减了不少的时间。" 2425 | ], 2426 | [ 2427 | "重小到大妈妈就教一些礼帽和规矩，我觉得对她说最好的礼物就是看到自己的孩子正为一位有用和有礼帽的人，给她感觉上她教的事都没记掉。", 2428 | "从小到大妈妈就教一些礼貌和规矩，我觉得对她说最好的礼物就是看到自己的孩子成为一位有用和有礼貌的人，给她感觉上她教的事都没记掉。" 2429 | ], 2430 | [ 2431 | "真是哲哲学太禅意了", 2432 | "真是太哲学太禅意了" 2433 | ], 2434 | [ 2435 | "那一天我室友有机会跟他聊天，我们觉得他真的很迷人。他对我室友说的话也很甜很温柔的不得了。", 2436 | "那一天我室友有机会跟他聊天，我们觉得他真的很迷人。他对我室友说的话也很甜很温柔得不得了。" 2437 | ], 2438 | [ 2439 | "非常好看的黑色的小棉农", 2440 | "非常好看的黑色的小棉衣" 2441 | ], 2442 | [ 2443 | "拍过很多的载视剧", 2444 | "拍过很多的影视剧" 2445 | ], 2446 | [ 2447 | "在我梦里头，我在一个热闹的地方。围围都是人，真的是人山人海.我不知道我在哪里。", 2448 | "在我梦里头，我在一个热闹的地方。四围都是人，真的是人山人海.我不知道我在哪里。" 2449 | ], 2450 | [ 2451 | "兼蔑苍苍，白露为霜", 2452 | "蒹葭苍苍，白露为霜" 2453 | ], 2454 | [ 2455 | "再巩就把你信爹巩飞了，你信不", 2456 | "再巩就把你爹巩飞了，你信不" 2457 | ], 2458 | [ 2459 | "对了，餐在我家的旁边儿的牛肉面餐馆做最好吃的牛肉面吧。", 2460 | "对了，在我家的旁边儿的牛肉面餐馆做最好吃的牛肉面吧。" 2461 | ], 2462 | [ 2463 | "在台北白天我零们去中正纪念堂、台北一零一，一零一你们也听说了吧，是世界上最大的大楼。", 2464 | "在台北白天我们去中正纪念堂、台北一零一，一零一你们也听说了吧，是世界上最大的大楼。" 2465 | ], 2466 | [ 2467 | "最后，我们来去士林夜市吃一点宵夜，你可以选烤香肠，臭豆腐，煎煎包，等等。", 2468 | "最后，我们来去士林夜市吃一点宵夜，你可以选烤香肠，臭豆腐，水煎包，等等。" 2469 | ], 2470 | [ 2471 | "那时候，我从来还没看过雪，因为很我在西班牙住的城市非常热闷，很像台北。一天我的父母决定让我跟他们坐车去爬山，从那座山上往下面看，可以看到非常漂亮的风景。", 2472 | "那时候，我从来还没看过雪，因为我在西班牙住的城市非常热闷，很像台北。一天我的父母决定让我跟他们坐车去爬山，从那座山上往下面看，可以看到非常漂亮的风景。" 2473 | ], 2474 | [ 2475 | "秒变流小线张全蛋......", 2476 | "秒变流水线张全蛋......" 2477 | ], 2478 | [ 2479 | "但蘑菇屋的新址也是个清清水秀", 2480 | "但蘑菇屋的新址也是个山清水秀" 2481 | ], 2482 | [ 2483 | "您正在看到的是", 2484 | "您正在收看到的是" 2485 | ], 2486 | [ 2487 | "手牽手好好朋友", 2488 | "手牽手，好朋友" 2489 | ], 2490 | [ 2491 | "它有一个特别大的票忌就是剧逛", 2492 | "它有一个特别大的禁忌就是剧透" 2493 | ], 2494 | [ 2495 | "但是由于火蜥螺", 2496 | "但是由于火蜥蜴" 2497 | ], 2498 | [ 2499 | "把不到比平时录的更顺利", 2500 | "想不到比平时录的更顺利" 2501 | ], 2502 | [ 2503 | "迎迎来到我的趴", 2504 | "欢迎来到我的趴" 2505 | ], 2506 | [ 2507 | "昨她现场唱了三首歌，两首慢歌，还有一手快歌。", 2508 | "昨她现场唱了三首歌，两首慢歌，还有一首快歌。" 2509 | ], 2510 | [ 2511 | "虽然我不在我的国家。所以不能见面妈妈，可是我要给他打电话说：「我很感谢妈妈！」", 2512 | "虽然我不在我的国家。所以不能见面妈妈，可是我要给她打电话说：「我很感谢妈妈！」" 2513 | ], 2514 | [ 2515 | "严重的类风湿柱关节炎患者", 2516 | "严重的类风湿性关节炎患者" 2517 | ], 2518 | [ 2519 | "南京市歌舞剧院艺队队长", 2520 | "南京市歌舞剧院曲艺队队长" 2521 | ], 2522 | [ 2523 | "因为我们的目的地是一样，我马上想起个主意，说：「不好意思，可以的话，把我的班位子请给她。我可以再等下下一个班机。」", 2524 | "因为我们的目的地是一样，我马上想起个主意，说：「不好意思，可以的话，把我的位子请给她。我可以再等下下一个班机。」" 2525 | ], 2526 | [ 2527 | "是回头蜜百分之百了", 2528 | "是回头率百分之百了" 2529 | ], 2530 | [ 2531 | "你愿意做小麦的睛天吗", 2532 | "你愿意做小麦的晴天吗" 2533 | ], 2534 | [ 2535 | "-前-面大桥", 2536 | "-前面大桥" 2537 | ], 2538 | [ 2539 | "时安部早了，在建有空会再写信给你。保重。", 2540 | "时间不早了，再见有空会再写信给你。保重。" 2541 | ], 2542 | [ 2543 | "我是一名倾族女孩，谢谢", 2544 | "我是一名佤族女孩，谢谢" 2545 | ], 2546 | [ 2547 | "有钱麟", 2548 | "有请钱麟" 2549 | ], 2550 | [ 2551 | "最后一天、我送你到机场。我们最好坐国光汽运的巴士。因为我觉得国光汽运的巴士很准时。飞够的巴士随然漂凛、可是不太准时。", 2552 | "最后一天、我送你到机场。我们最好坐国光汽运的巴士。因为我觉得国光汽运的巴士很准时。飞狗的巴士虽然漂亮、可是不太准时。" 2553 | ], 2554 | [ 2555 | "首先，我用「后八四」的日记，信，帮他们了解他的各性和看法。这样可以了解他写的书。", 2556 | "首先，我用「后八四」的日记，信，帮他们了解他的个性和看法。这样可以了解他写的书。" 2557 | ], 2558 | [ 2559 | "这个水理胡同是个什么结现", 2560 | "这个水墨胡同是个什么情况" 2561 | ], 2562 | [ 2563 | "我从小到现在很喜欢看书。对我来说俄罗斯作者最棒，他们的作品领我感动极了。特别是ＤＯＳＴＯＥＶＳＫＹ的书。", 2564 | "我从小到现在很喜欢看书。对我来说俄罗斯作者最棒，他们的作品令我感动极了。特别是ＤＯＳＴＯＥＶＳＫＹ的书。" 2565 | ], 2566 | [ 2567 | "还有国立老师二起帮我选一个", 2568 | "还有国立老师一起帮我选一个" 2569 | ], 2570 | [ 2571 | "那对刘横你有信心吗", 2572 | "那对刘楠你有信心吗" 2573 | ], 2574 | [ 2575 | "我被他印象了，我一直忘不了他。你知道我跟我的男朋友分手了经经半年以前，那个时候我很难过，我现在才能见面别人。", 2576 | "我被他印象了，我一直忘不了他。你知道我跟我的男朋友分手了已经半年以前，那个时候我很难过，我现在才能见面别人。" 2577 | ], 2578 | [ 2579 | "妈妈有一天受到那个人的一封信。那封信请他去那个节目，讲一扁故事。", 2580 | "妈妈有一天收到那个人的一封信。那封信请他去那个节目，讲一篇故事。" 2581 | ], 2582 | [ 2583 | "这队这看起来很嚣张", 2584 | "这队看起来很嚣张" 2585 | ], 2586 | [ 2587 | "有一美美国的人类学者说过很独特的想法，他讲述；天灾或打不完的战争是不是为了减少人口的自然现象？上帝是为人口太多，发生一些天灾调整世界人口。", 2588 | "有一位美国的人类学者说过很独特的想法，他讲述；天灾或打不完的战争是不是为了减少人口的自然现象？上帝是为人口太多，发生一些天灾调整世界人口。" 2589 | ], 2590 | [ 2591 | "完了我就去了，她一擠掇我", 2592 | "完了我就去了，她一撺掇我" 2593 | ], 2594 | [ 2595 | "我们的公司是属于综合贸易，世界上主要的地区都有我们的份公司，算是跨国企业。", 2596 | "我们的公司是属于综合贸易，世界上主要的地区都有我们的分公司，算是跨国企业。" 2597 | ], 2598 | [ 2599 | "虽然我也听音乐时要大听听，不过你那么大声害我的学习，我不能集中地念书。请你小声一点。", 2600 | "虽然我也听音乐时要大声听，不过你那么大声害我的学习，我不能集中地念书。请你小声一点。" 2601 | ], 2602 | [ 2603 | "想不到光平时录的更顺和", 2604 | "想不到比平时录的更顺利" 2605 | ], 2606 | [ 2607 | "你做中国菜你一定要买酱油，芝麻油和米饭，可是你做美国菜你要买橄榄油或者仪式面条那一类的东西。", 2608 | "你做中国菜你一定要买酱油，芝麻油和米饭，可是你做美国菜你要买橄榄油或者义式面条那一类的东西。" 2609 | ], 2610 | [ 2611 | "我非常高兴你们要来台湾看我。你们要好好儿地准备准。我打算去海边玩。我门也可以一起去看别的成市。", 2612 | "我非常高兴你们要来台湾看我。你们要好好儿地准备准。我打算去海边玩。我们也可以一起去看别的城市。" 2613 | ], 2614 | [ 2615 | "妈妈是因为听到音乐的声音才回头去看演奏，爸爸是因为看到了路上的海报里有妈妈的名字才下车去看。就这样他们两个又面了也找到了他们的孩子。", 2616 | "妈妈是因为听到音乐的声音才回头去看演奏，爸爸是因为看到了路上的海报里有妈妈的名字才下车去看。就这样他们两个又见面了也找到了他们的孩子。" 2617 | ], 2618 | [ 2619 | "我们吃台湾辣的东西的时候，不想那么辣。还有辣得程度，味道不一样。", 2620 | "我们吃台湾辣的东西的时候，不想那么辣。还有辣的程度，味道不一样。" 2621 | ], 2622 | [ 2623 | "这也是我第一次也参加上海时装周", 2624 | "这也是我第一次参加上海时装周" 2625 | ], 2626 | [ 2627 | "根据图表内容显示，我们可以得知全球产龄妇女的人口在不断的上昇，但是妇女的总生育率却下降。", 2628 | "根据图表内容显示，我们可以得知全球产龄妇女的人口在不断地上升，但是妇女的总生育率却下降。" 2629 | ], 2630 | [ 2631 | "故而被天子居住的宫殿被称为紫禁城", 2632 | "故而天子居住的宫殿被称为紫禁城" 2633 | ], 2634 | [ 2635 | "看到票了以后我突然打电话给我朋友让她知道我们可以去看我们喜欢的歌名了。们们在打电话的时候高兴得跑来跑去没有那么多话说。", 2636 | "看到票了以后我突然打电话给我朋友让她知道我们可以去看我们喜欢的歌名了。我们在打电话的时候高兴得跑来跑去没有那么多话说。" 2637 | ], 2638 | [ 2639 | "陌由人社一部里也不可能管你", 2640 | "陌生人社会邻里也不可能管你" 2641 | ], 2642 | [ 2643 | "那里的菜很好吃，有很多小小的饭馆，也有很多记念品店，可以送给韩国朋友的礼物。", 2644 | "那里的菜很好吃，有很多小小的饭馆，也有很多纪念品店，可以送给韩国朋友的礼物。" 2645 | ], 2646 | [ 2647 | "一位是中国人民大学的教接张鸣先生", 2648 | "一位是中国人民大学的教授张鸣先生" 2649 | ], 2650 | [ 2651 | "《梦想改造》》由立邦独家冠名播出", 2652 | "《梦想改造家》由立邦独家冠名播出" 2653 | ], 2654 | [ 2655 | "我很高兴借由这一次的旅行而获得少少的经验，当初我不容易找个时间去看你，盛情不却终于我把所有的事情讬给同事以后搭往首尔的的飞机了。", 2656 | "我很高兴借由这一次的旅行而获得不少的经验，当初我不容易找个时间去看你，盛情不却终于我把所有的事情讬给同事以后搭往首尔的的飞机了。" 2657 | ], 2658 | [ 2659 | "来，有请今天的男嘉宾场", 2660 | "来，有请今天的男嘉宾登场" 2661 | ], 2662 | [ 2663 | "因为那个爬红红螺寺山顶没几个人", 2664 | "因为那个爬到红螺寺山顶没几个人" 2665 | ], 2666 | [ 2667 | "牵绊的是夫妻之间爱爱与陪伴", 2668 | "牵绊的是夫妻之间的爱与陪伴" 2669 | ], 2670 | [ 2671 | "找人写上“不捧人佛”保佐我", 2672 | "找人写上“不摔人佛”保佑我" 2673 | ], 2674 | [ 2675 | "而且我觉得我高些动怕", 2676 | "而且我觉得我有些动作" 2677 | ], 2678 | [ 2679 | "我吃过的中最特别的东西是．．．阿！于员．．！可能名字对吧，这是很好吃，味道跟我适合。", 2680 | "我吃过的中最特别的东西是．．．啊！芋圆．．！可能名字对吧，这是很好吃，味道跟我适合。" 2681 | ], 2682 | [ 2683 | "谭警官是是你粉丝", 2684 | "谭警官我是你粉丝" 2685 | ], 2686 | [ 2687 | "万众期待的电影映要上映了", 2688 | "万众期待的电影要上映了" 2689 | ], 2690 | [ 2691 | "一个没思能能力", 2692 | "一个没思维能力" 2693 | ], 2694 | [ 2695 | "有有什么好不好意思买", 2696 | "没有什么好不好意思买" 2697 | ], 2698 | [ 2699 | "什什么呀，现在才来你跑还有什么用", 2700 | "-什么呀，现在才来你跑还有什么用" 2701 | ], 2702 | [ 2703 | "一提到孩子都很到造", 2704 | "一提到孩子都很纠结" 2705 | ], 2706 | [ 2707 | "设计师给她安排的是紫搭搭配", 2708 | "设计师给她安排的是紫色搭配" 2709 | ], 2710 | [ 2711 | "例如像这个麼形格啊棋盘格啊等等等等", 2712 | "例如像这个菱形格啊棋盘格啊等等等等" 2713 | ], 2714 | [ 2715 | "我是在到合院胡同里长大的孩子", 2716 | "我是在四合院胡同里长大的孩子" 2717 | ], 2718 | [ 2719 | "我觉得爹加这样的一个感视剧", 2720 | "我觉得参加这样的一个影视剧" 2721 | ], 2722 | [ 2723 | "例会如：家庭会变冷漠、没有温馨的家庭、婚姻上也会发生问题。", 2724 | "例如：家庭会变冷漠、没有温馨的家庭、婚姻上也会发生问题。" 2725 | ], 2726 | [ 2727 | "这些音乐作家都惊讶看到那么小的孩子却那那么的厉害；所以就让他带一场演奏。", 2728 | "这些音乐作家都惊讶看到那么小的孩子却又那么的厉害；所以就让他带一场演奏。" 2729 | ], 2730 | [ 2731 | "这位黑太先生又开口了", 2732 | "这位黑衣先生又开口了" 2733 | ], 2734 | [ 2735 | "我们的房东是个工程师，现在已经退休了，他的个性很好，做甚么事都很用心，很在乎房客的反应和意健可是从来没看过他发脾气，很温和。", 2736 | "我们的房东是个工程师，现在已经退休了，他的个性很好，做甚么事都很用心，很在乎房客的反应和意见可是从来没看过他发脾气，很温和。" 2737 | ], 2738 | [ 2739 | "十六年就这么结束了也也不可能", 2740 | "十六年就这么结束了，也不可能" 2741 | ], 2742 | [ 2743 | "大家一定定知道", 2744 | "大家一定知道" 2745 | ], 2746 | [ 2747 | "一个横横着的", 2748 | "一个是横着的" 2749 | ], 2750 | [ 2751 | "他要开车回家的时候我就觉得很舍不得他，就开时大哭。", 2752 | "他要开车回家的时候我就觉得很舍不得他，就开始大哭。" 2753 | ], 2754 | [ 2755 | "破洞牛仔就是在牛仔裤上割儿个破洞", 2756 | "破洞牛仔就是在牛仔裤上割几个破洞" 2757 | ], 2758 | [ 2759 | "虽然搭出租汽车比较贵，但是我那时候出那么累，就没有能力搭客运。", 2760 | "虽然搭出租汽车比较贵，但是我那时候那么累，就没有能力搭客运。" 2761 | ], 2762 | [ 2763 | "把手手爪子往上一摊", 2764 | "把俩手爪子往上一摊" 2765 | ], 2766 | [ 2767 | "我太学的专业是中医", 2768 | "我大学的专业是中医" 2769 | ], 2770 | [ 2771 | "上次我有买了一种水果买了很多，因为很好吃，而且那个时候有特价，我亡了它的中文名字叫什么。", 2772 | "上次我有买了一种水果买了很多，因为很好吃，而且那个时候有特价，我忘了它的中文名字叫什么。" 2773 | ], 2774 | [ 2775 | "但是我们没办法找到别的地方练习只好在学校那边唱，我想趁着这个机会问老师我们可不可以用学校的顶楼哪里的教室准备表演？哪里的地方够大而且用那里的钢琴对我们的练习有很大的帮助。", 2776 | "但是我们没办法找到别的地方练习只好在学校那边唱，我想趁着这个机会问老师我们可不可以用学校的顶楼那里的教室准备表演？那里的地方够大而且用那里的钢琴对我们的练习有很大的帮助。" 2777 | ], 2778 | [ 2779 | "Ｔｈｅ　Ｐｒｉｎｃｅｓｓ　Ｄｉａｒｙ是我最喜欢的英文小说。那本书是我姊姊介绍我的。姊姊先买书，在把那本书借给我看。", 2780 | "Ｔｈｅ　Ｐｒｉｎｃｅｓｓ　Ｄｉａｒｙ是我最喜欢的英文小说。那本书是我姊姊介绍我的。姊姊先买书，再把那本书借给我看。" 2781 | ], 2782 | [ 2783 | "越我这个痘现在越来越赖人了", 2784 | "我这个痘现在越来越赖人了" 2785 | ], 2786 | [ 2787 | "山山端峁树成荫", 2788 | "山山峁峁树成荫" 2789 | ], 2790 | [ 2791 | "那怎么会被你趟弃了呢", 2792 | "那怎么会被你抛弃了呢" 2793 | ], 2794 | [ 2795 | "第一陌生世界，而厦车又这么多", 2796 | "第一陌生世界，而且车又这么多" 2797 | ], 2798 | [ 2799 | "有一次在路上我们认识一个法国人。他跟我们谈，然后趁着我们不注意就把我的钱包偷走。幸亏钱包里只有不多钱，我没把重要的文件放在那里，要不然我会碰到困难了。", 2800 | "有一次在路上我们认识一个法国人。他跟我们谈话，然后趁着我们不注意就把我的钱包偷走。幸亏钱包里只有不多钱，我没把重要的文件放在那里，要不然我会碰到困难了。" 2801 | ], 2802 | [ 2803 | "味道，咸淡儿，香味儿", 2804 | "味道，成淡儿，香味儿" 2805 | ], 2806 | [ 2807 | "我在看看蛋糕的时候，一个小姐靠近我，问我需要的是什么。因为我要慢慢得看蛋糕的种类，而说：「请等一下。」。因为我的中文不自然，她开始取笑我，马上学我刚刚说的话，而且强调我错的部分说的几次。", 2808 | "我在看看蛋糕的时候，一个小姐靠近我，问我需要的是什么。因为我要慢慢地看蛋糕的种类，而说：「请等一下。」。因为我的中文不自然，她开始取笑我，马上学我刚刚说的话，而且强调我错的部分说的几次。" 2809 | ], 2810 | [ 2811 | "那我现在先去买点儿莱吧", 2812 | "那我现在先去买点儿菜吧" 2813 | ], 2814 | [ 2815 | "陶佳，颐，蔡月辰，陈钰灵", 2816 | "陶佳颐，蔡月辰，陈钰灵" 2817 | ], 2818 | [ 2819 | "我刚来的时候，没有电视随机，他也送给我一台旧的，如果你想来这边看一下，可以随时打电话找他。", 2820 | "我刚来的时候，没有电视机，他也送给我一台旧的，如果你想来这边看一下，可以随时打电话找他。" 2821 | ], 2822 | [ 2823 | "相对的、我的中文口语能力的进步比较慢。我自己认为、为了加强口语能力、多听多说的训练是最重要也最需要的。", 2824 | "相对地、我的中文口语能力的进步比较慢。我自己认为、为了加强口语能力、多听多说的训练是最重要也最需要的。" 2825 | ], 2826 | [ 2827 | "然后那个那中国太太", 2828 | "然后那个中国太太" 2829 | ], 2830 | [ 2831 | "我煲了柏子叶水", 2832 | "我煲了柚子叶水" 2833 | ], 2834 | [ 2835 | "咔嚓就下来了", 2836 | "咔嚓就砸下来了" 2837 | ], 2838 | [ 2839 | "社会服务机构也跟服不上", 2840 | "社会服务机构也跟不上" 2841 | ], 2842 | [ 2843 | "当萨克维亚小姐进场时，全场尖叫连连，许多人为了一赌他采采，拼命地想要往前冲。", 2844 | "当萨克维亚小姐进场时，全场尖叫连连，许多人为了一赌他风采，拼命地想要往前冲。" 2845 | ], 2846 | [ 2847 | "活动结束后，每个人都买了他的书。们们也合照。我真的很满意，本来对这个活动没怎么兴趣。", 2848 | "活动结束后，每个人都买了他的书。我们也合照。我真的很满意，本来对这个活动没怎么兴趣。" 2849 | ], 2850 | [ 2851 | "今天同学也昂我替他们问您，这个礼拜六您有没有空？如果有空的话，麻烦你跟我们一起去王同学的家。", 2852 | "今天同学也让我替他们问您，这个礼拜六您有没有空？如果有空的话，麻烦你跟我们一起去王同学的家。" 2853 | ], 2854 | [ 2855 | "她的声音真的是令人感动的。她是长蛮蛮漂亮！", 2856 | "她的声音真的是令人感动的。她是长得蛮漂亮！" 2857 | ], 2858 | [ 2859 | "总是能买到非常多东东西", 2860 | "总是能买到非常多的东西" 2861 | ], 2862 | [ 2863 | "今日天注", 2864 | "今日关注" 2865 | ], 2866 | [ 2867 | "事实上我没有走过样子的大秀", 2868 | "事实上我没有走过这样子的大秀" 2869 | ], 2870 | [ 2871 | "虽然我的中文还不够好，但是我想挑战这比赛，因为学中文本来要勇敢挑战才会进步，演讲比赛的日子是在２００６年三月二十三日是夫伦社奉办的活动。", 2872 | "虽然我的中文还不够好，但是我想挑战这比赛，因为学中文本来要勇敢挑战才会进步，演讲比赛的日子是在２００６年三月二十三日是扶轮社奉办的活动。" 2873 | ], 2874 | [ 2875 | "第一张图表示全球产龄妇女人口统计每年年增加的龄妇女人口一直往上升。", 2876 | "第一张图表示全球产龄妇女人口统计每五年增加的龄妇女人口一直往上升。" 2877 | ], 2878 | [ 2879 | "李晨，持矜持一些", 2880 | "李晨，矜持一些" 2881 | ], 2882 | [ 2883 | "我们团应候家长为什么放心", 2884 | "我们那时候家长为什么放心" 2885 | ], 2886 | [ 2887 | "鸡年全家提橱码", 2888 | "鸡年全家提桶鸡" 2889 | ], 2890 | [ 2891 | "街几个门的孩子玩弹球，拍三角", 2892 | "街上几个门的孩子玩弹球，拍三角" 2893 | ], 2894 | [ 2895 | "它的奠基一定你的经济基础", 2896 | "它的奠基一定是你的经济基础" 2897 | ], 2898 | [ 2899 | "民族文灿烂辉煌", 2900 | "民族文化灿烂辉煌" 2901 | ], 2902 | [ 2903 | "听说你想来看我让我高兴得不得了因我我想你。我安排真好玩儿的计画。", 2904 | "听说你想来看我让我高兴得不得了因为我想你。我安排真好玩儿的计画。" 2905 | ], 2906 | [ 2907 | "传承中华传统文化，福洲学子举行孔庙升笔孔", 2908 | "传承中华传统文化，福洲学子举行孔庙开笔礼" 2909 | ], 2910 | [ 2911 | "来，这位男士来", 2912 | "来，这位男士上来" 2913 | ], 2914 | [ 2915 | "我觉得新北投的风景很像你的娘家。所以我第一次去那里的时候，受到怀念的觉。", 2916 | "我觉得新北投的风景很像你的娘家。所以我第一次去那里的时候，受到怀念的感觉。" 2917 | ], 2918 | [ 2919 | "我们就从现在开谈谈这个话题", 2920 | "我们就从现在开始谈这个话题" 2921 | ], 2922 | [ 2923 | "重点是把握和珍惜。如果我把握当下今天的生命，好好的充实自己，发挥自己的能力，更上一成楼，到了晚上我把头放在枕头上我会对得起自己的良心。", 2924 | "重点是把握和珍惜。如果我把握当下今天的生命，好好的充实自己，发挥自己的能力，更上一层楼，到了晚上我把头放在枕头上我会对得起自己的良心。" 2925 | ], 2926 | [ 2927 | "一折折腾到了睢宁县", 2928 | "一直折腾到了睢宁县" 2929 | ], 2930 | [ 2931 | "沉默地次没在深海里", 2932 | "沉默地沉没在深海里" 2933 | ], 2934 | [ 2935 | "董存瑞的董，智意的慧", 2936 | "董存瑞的董，智慧的慧" 2937 | ], 2938 | [ 2939 | "我在逛街的时候，有一位日人人一直跟着我，跟我说话。他好像想骗我，可能是看我是外国人又买了很多名牌包包，所以他以为我很有钱吧。", 2940 | "我在逛街的时候，有一位日本人一直跟着我，跟我说话。他好像想骗我，可能是看我是外国人又买了很多名牌包包，所以他以为我很有钱吧。" 2941 | ], 2942 | [ 2943 | "如果她们是男的学生，我要让他们知道很漂亮的泰国的女生。如果她们是女衡的学生，我也让他们知道很晒的男生。", 2944 | "如果她们是男的学生，我要让他们知道很漂亮的泰国的女生。如果她们是女生的学生，我也让他们知道很帅的男生。" 2945 | ], 2946 | [ 2947 | "一一定会对你好的", 2948 | "我一定会对你好的" 2949 | ], 2950 | [ 2951 | "看开发中国家，世界人口还是不断的增加，但地球的土地有限，这样子有一天地球会因人口增多而爆炸？", 2952 | "看开发中国家，世界人口还是不断地增加，但地球的土地有限，这样子有一天地球会因人口增多而爆炸？" 2953 | ], 2954 | [ 2955 | "然后今天下年我应该", 2956 | "然后今天下午我应该" 2957 | ], 2958 | [ 2959 | "然后您猜六下哪个是我的妈妈呢", 2960 | "然后您猜一下哪个是我的妈妈呢" 2961 | ], 2962 | [ 2963 | "以模仿中年大著著称", 2964 | "以模仿中年大妈著称" 2965 | ], 2966 | [ 2967 | "我觉得应该准备很精彩的节目，否则的话学生跟老师们都打哈欠。也应该准备会使大家兴的节目。", 2968 | "我觉得应该准备很精彩的节目，否则的话学生跟老师们都打哈欠。也应该准备会使大家兴趣的节目。" 2969 | ], 2970 | [ 2971 | "层层登登的小边露出来之后", 2972 | "层层叠叠的小边露出来之后" 2973 | ], 2974 | [ 2975 | "万众期待的电要要上映了", 2976 | "万众期待的电影要上映了" 2977 | ], 2978 | [ 2979 | "看了学校广告，关于贵校要举行一个新年晚会之后，我觉我们该要办一个歌唱比赛。", 2980 | "看了学校广告，关于贵校要举行一个新年晚会之后，我觉得我们该要办一个歌唱比赛。" 2981 | ], 2982 | [ 2983 | "我最欣赏的一个人是我的妈妈。我觉得她是一个非常好的的人", 2984 | "我最欣赏的一个人是我的妈妈。我觉得她是一个非常好心的人" 2985 | ], 2986 | [ 2987 | "董子建的神秘人", 2988 | "蕫子健的神秘人" 2989 | ], 2990 | [ 2991 | "他已是半条前的人了", 2992 | "他已是半条命的人了" 2993 | ], 2994 | [ 2995 | "《坑王鸳到》驾到谁告诉你是填坑啊", 2996 | "《坑王驾到》驾到谁告诉你是填坑啊" 2997 | ], 2998 | [ 2999 | "你们在一个国家生活应该了解你们国家的历史算算是一个有知识的人。我知道，有的人不同意我的观念，可是学好历史对你们只有好处，没有坏处。", 3000 | "你们在一个国家生活应该了解你们国家的历史才算是一个有知识的人。我知道，有的人不同意我的观念，可是学好历史对你们只有好处，没有坏处。" 3001 | ], 3002 | [ 3003 | "如果有机会，会会带他来给您介绍。看到了他你一定会开心的。", 3004 | "如果有机会，我会带他来给您介绍。看到了他你一定会开心的。" 3005 | ], 3006 | [ 3007 | "我对士林夜市最受，在加上那儿应该是最大的夜市，什么东西都有，所以我们可以去那儿逛。", 3008 | "我对士林夜市最爱，再加上那儿应该是最大的夜市，什么东西都有，所以我们可以去那儿逛。" 3009 | ], 3010 | [ 3011 | "由于介绍我对吃中国菜的经验可国为两方面来看。一是我吃过的食物，二是相比中国跟法国菜。", 3012 | "由于介绍我对吃中国菜的经验可为两方面来看。一是我吃过的食物，二是相比中国跟法国菜。" 3013 | ], 3014 | [ 3015 | "可是我看新闻上说她素颜签唐会", 3016 | "可是我看新闻上说她素颜签售会" 3017 | ], 3018 | [ 3019 | "“中国最佳微笑小姐”奖(得主)", 3020 | "“中国最佳微笑小姐”奖（得主）" 3021 | ], 3022 | [ 3023 | "们们常人要很久", 3024 | "我们常人要很久" 3025 | ], 3026 | [ 3027 | "你来直前现打个电话给我，我会去机场接你们。", 3028 | "你来之前先打个电话给我，我会去机场接你们。" 3029 | ], 3030 | [ 3031 | "李晨他演了一个来徽宗", 3032 | "李晨他演了一个宋徽宗" 3033 | ], 3034 | [ 3035 | "是是排战者领队，祖晋", 3036 | "我是排战者领队，祖晋" 3037 | ], 3038 | [ 3039 | "永远在内仙的最深处听见水手说", 3040 | "永远在内心的最深处听见水手说" 3041 | ], 3042 | [ 3043 | "我们今天实实故事里面的主人公", 3044 | "我们今天真实故事里面的主人公" 3045 | ], 3046 | [ 3047 | "车子停了下来，司机还不知出了什么事。他下车后，我指了指扁了的右轮胎，他才大吃一惊，问问我附近有没有修车行。", 3048 | "车子停了下来，司机还不知出了什么事。他下车后，我指了指扁了的右轮胎，他才大吃一惊，忙问我附近有没有修车行。" 3049 | ], 3050 | [ 3051 | "到了家我就马买上把鸟放在那一只公的鸟，但是我看一看我才发现我买的鸟会出公鸽子的声音。", 3052 | "到了家我就马上把鸟放在那一只公的鸟，但是我看一看我才发现我买的鸟会出公鸽子的声音。" 3053 | ], 3054 | [ 3055 | "第一条胡同，叫水要铜肉", 3056 | "第一条胡同，叫水墨胡同" 3057 | ], 3058 | [ 3059 | "计画是先去海边再去动物馆，要是你愿意的话也可以去看一部电影，知到快要碰面跟你让我高兴极了。", 3060 | "计画是先去海边再去动物馆，要是你愿意的话也可以去看一部电影，知道快要碰面跟你让我高兴极了。" 3061 | ], 3062 | [ 3063 | "这个小闹钟没有包括电池，所以去了柜台的时候，跟服务生问了：请问这个闹钟要买那一种的电池呢？", 3064 | "这个小闹钟没有包括电池，所以我去了柜台的时候，跟服务生问了：请问这个闹钟要买那一种的电池呢？" 3065 | ], 3066 | [ 3067 | "小动，，叫屋虎", 3068 | "小动物，叫屋虎" 3069 | ], 3070 | [ 3071 | "跑过来做英语视瓶的歌泽", 3072 | "跑过来做英语视频的翻译" 3073 | ], 3074 | [ 3075 | "在国际上走秀腿一定要笔直绝直的", 3076 | "在国际上走秀腿一定要笔直笔直的" 3077 | ], 3078 | [ 3079 | "开始送，有的家其穷", 3080 | "开始送，有的家真穷" 3081 | ], 3082 | [ 3083 | "真的三顾厕", 3084 | "真的三顾茅厕" 3085 | ], 3086 | [ 3087 | "是我出生的那天还是我学会走路的那？是我小学、中学、大学毕业的那天还是我找到第一份工作的那天？是我结婚的那天还是生第一胎的那天？", 3088 | "是我出生的那天还是我学会走路的那？是我小学、中学、大学毕业的那天还是我找到第一份工作的那天？是我结婚的那天还是生了第一胎的那天？" 3089 | ], 3090 | [ 3091 | "然后礼拜六去份份。当天我先坐火车，再坐公车到那边。那个地方卖很多纪念品。", 3092 | "然后礼拜六去九份。当天我先坐火车，再坐公车到那边。那个地方卖很多纪念品。" 3093 | ], 3094 | [ 3095 | "占有他的间", 3096 | "占有他的时间" 3097 | ], 3098 | [ 3099 | "他在这次活动的表现得很优秀，使每一个人都欢呼，应该参与这次活动人，都会有一些美好的回忆。", 3100 | "他在这次活动的表现得很优秀，使每一个人都欢呼，应该参与这次活动的人，都会有一些美好的回忆。" 3101 | ], 3102 | [ 3103 | "间咖啡屋", 3104 | "这间咖啡屋" 3105 | ], 3106 | [ 3107 | "十一觑筷子，即将开始", 3108 | "十一双筷子，即将开始" 3109 | ], 3110 | [ 3111 | "还有国立老师一起帮我老选一个", 3112 | "还有国立老师一起帮我选一个" 3113 | ], 3114 | [ 3115 | "赶紧实起电话", 3116 | "赶紧拿起电话" 3117 | ], 3118 | [ 3119 | "有一次我回到我房间看到一本「讲话秘决」，我翻来翻去不晓的是谁放的或是别人忘记拿走？问同学旁边才知道老师特别送给一个冷冷静静、少说话的我。", 3120 | "有一次我回到我房间看到一本「讲话秘诀」，我翻来翻去不晓得是谁放的或是别人忘记拿走？问同学旁边才知道老师特别送给一个冷冷静静、少说话的我。" 3121 | ], 3122 | [ 3123 | "”小野猫”江雅嘛，脸太黑", 3124 | "“小野猫”泫雅嘛，脸太黑" 3125 | ], 3126 | [ 3127 | "万一成绩太好时时候", 3128 | "万一成绩太好的时候" 3129 | ], 3130 | [ 3131 | "为什么呢？应为圣经可以帮助我们知道怎么可以得到一个比较好的生活。现在大家都有很多难题，没有一个好希望。", 3132 | "为什么呢？因为圣经可以帮助我们知道怎么可以得到一个比较好的生活。现在大家都有很多难题，没有一个好希望。" 3133 | ], 3134 | [ 3135 | "到达容公公手里的，今日任务", 3136 | "到达容老公手里的，今日任务" 3137 | ], 3138 | [ 3139 | "我觉得那一本书真有道理，说不定跟我国家现代的情况差不多。大部分的新闻都不会介绍自由的看法。我们的历史也有印象。比方说政府要改变怎么样就这样。在「１９６４」的内容写着也有介绍这种情况。他写「如果你控制历史算是你控制未来」。", 3140 | "我觉得那一本书真有道理，说不定跟我国家现代的情况差不多。大部分的新闻都不会介绍自由的看法。我们的历史也有印象。比方说政府要改变怎么样就这样。在「１９６４」的内容写者也有介绍这种情况。他写「如果你控制历史算是你控制未来」。" 3141 | ], 3142 | [ 3143 | "昆然这个浪漫的钢秀", 3144 | "虽然这个浪漫的钢琴" 3145 | ], 3146 | [ 3147 | "有人有却象吗", 3148 | "有人有印象吗" 3149 | ], 3150 | [ 3151 | "我觉得我们因该练习最少两次，可以礼败二和礼拜四下课以后去国语中心的厨房练习。", 3152 | "我觉得我们应该练习最少两次，可以礼拜二和礼拜四下课以后去国语中心的厨房练习。" 3153 | ], 3154 | [ 3155 | "相相信一定很多你的歌迷", 3156 | "我相信一定很多你的歌迷" 3157 | ], 3158 | [ 3159 | "在台湾我吃它最特别的中国菜可能是饺子。它不但很香，而且在吃的时候我口里面会嚐到甜，咸，还有酸（它酸是可能从他的包子）的味道。", 3160 | "在台湾我吃最特别的中国菜可能是饺子。它不但很香，而且在吃的时候我口里面会嚐到甜，咸，还有酸（它酸是可能从他的包子）的味道。" 3161 | ], 3162 | [ 3163 | "那一天留下了深刻的印象因为这天对我而言具有重大的涵意。我大大学的四年经过的喜傲哀乐，吃喝玩乐，无牵无挂的日子总是告一段落。我乐观开心地迈入生命下一个阶段。", 3164 | "那一天留下了深刻的印象因为这天对我而言具有重大的涵意。我念大学的四年经过的喜傲哀乐，吃喝玩乐，无牵无挂的日子总是告一段落。我乐观开心地迈入生命下一个阶段。" 3165 | ], 3166 | [ 3167 | "听说你最近想再找房子住。我住的大楼刚好有一个空房间想介绍给你，看你有没有兴趣。", 3168 | "听说你最近想再找房子住。我住的大楼刚好有一个空房间，想介绍给你，看你有没有兴趣。" 3169 | ], 3170 | [ 3171 | "我看了，就知道这本书很有意思。因为这本书教我不让费钱。", 3172 | "我看了，就知道这本书很有意思。因为这本书教我不浪费钱。" 3173 | ], 3174 | [ 3175 | "姐“中国最佳微笑小姐”", 3176 | "“中国最佳微笑小姐”" 3177 | ], 3178 | [ 3179 | "下来辩论下下", 3180 | "下来辩论一下" 3181 | ], 3182 | [ 3183 | "那天我飞到美国的机场，等下一个要做的飞机时，就听到坏消息；受到台风的影响，我要坐的班机取消了，得再订别的。", 3184 | "那天我飞到美国的机场，等下一个要坐的飞机时，就听到坏消息；受到台风的影响，我要坐的班机取消了，得再订别的。" 3185 | ], 3186 | [ 3187 | "还怀六甲", 3188 | "还身怀六甲" 3189 | ], 3190 | [ 3191 | "有一个打工子弟小学力什么办起来了", 3192 | "有一个打工子弟小学为什么办起来了" 3193 | ], 3194 | [ 3195 | "我问他陪我去离别的人在的地方比较远，是是为跟我抽一支菸因为他告诉我么请注意不抽菸在他家的室内。", 3196 | "我问他陪我去离别的人在的地方比较远，就是为跟我抽一支菸因为他告诉我么请注意不抽菸在他家的室内。" 3197 | ], 3198 | [ 3199 | "这样的活动，我觉得很来牵", 3200 | "这样的活动，我觉得很荣幸" 3201 | ] 3202 | ] -------------------------------------------------------------------------------- /readme.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | ### 中文文本纠错模型 2 | 这里提供三种文本纠错模型的实现 3 | 4 | 1. bert语言模型+字音字形相似度 5 | * correction_basic.py 6 | * 缺点: 7 | 1. 不能解决多字,少字问题 8 | 2. MLM 9 | correction_mlm.py 10 | 利用bert的MLM训练机制实现纠错功能 11 | 输入: [CLS]错误句子[SEP][MASK][MASK]...[MASK][SEP] 12 | 输出: 正确句子 13 | 3. seq2seq 14 | correction_seq2seq.py 15 | 使用文本生成的方式生成正确句子 16 | 输入: [CLS]错误句子[SEP][MASK][MASK]...[MASK][SEP 17 | 输出: 正确句子 18 | 缺点：推断速度比较慢 19 | 20 | exampe: 21 | > wrong: 专家公步虎门大桥涡振原因 22 | > right: 专家公布虎门大桥涡振原因 23 | #### 数据 24 | 1. 引用自https://github.com/iqiyi/FASPell里面的数据,所有数据打包在data/origin_data.zip 25 | 2. 可以尝试自己构建纠错数据集,data/char_meta.txt提供了汉字的字音和字形数据. 26 | -------------------------------------------------------------------------------- /tools/__init__.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # @Author:sunshine 2 | # @Time : 2020/5/11 下午6:35 -------------------------------------------------------------------------------- /tools/char_sim.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | """ 2 | Requirements: 3 | 4 | - java (required only if tree edit distance is used) 5 | - numpy 6 | 7 | """ 8 | import numpy as np 9 | from subprocess import Popen, PIPE, STDOUT 10 | import os 11 | import argparse 12 | 13 | IDCS = {'\u2ff0': 2, # 12 ideographic description characters and their capacity of son nodes 14 | '\u2ff1': 2, 15 | '\u2ff2': 3, 16 | '\u2ff3': 3, 17 | '\u2ff4': 2, 18 | '\u2ff5': 2, 19 | '\u2ff6': 2, 20 | '\u2ff7': 2, 21 | '\u2ff8': 2, 22 | '\u2ff9': 2, 23 | '\u2ffa': 2, 24 | '\u2ffb': 2, } 25 | 26 | PINYIN = {'ā': ['a', 1], 'á': ['a', 2], 'ǎ': ['a', 3], 'à': ['a', 4], 27 | 'ē': ['e', 1], 'é': ['e', 2], 'ě': ['e', 3], 'è': ['e', 4], 28 | 'ī': ['i', 1], 'í': ['i', 2], 'ǐ': ['i', 3], 'ì': ['i', 4], 29 | 'ō': ['o', 1], 'ó': ['o', 2], 'ǒ': ['o', 3], 'ò': ['o', 4], 30 | 'ū': ['u', 1], 'ú': ['u', 2], 'ǔ': ['u', 3], 'ù': ['u', 4], 31 | 'ǖ': ['ü', 1], 'ǘ': ['ü', 2], 'ǚ': ['ü', 3], 'ǜ': ['ü', 4], 32 | '': ['m', 2], 'ń': ['n', 2], 'ň': ['n', 3], 'ǹ': ['n', 4], 33 | } 34 | 35 | # APTED_JAR_PATH = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), 'apted.jar') 36 | APTED_JAR_PATH = 'apted.jar' 37 | 38 | 39 | def tree_edit_distance(tree_a, tree_b): 40 | """ 41 | We use APTED algorithm proposed by M. Pawlik and N. Augsten 42 | github link: https://github.com/DatabaseGroup/apted 43 | """ 44 | p = Popen(['java', '-jar', APTED_JAR_PATH, '-t', tree_a, tree_b], stdout=PIPE, stderr=STDOUT) 45 | 46 | res = [line for line in p.stdout] 47 | res = res[0] 48 | res = res.strip() 49 | res = float(res) 50 | 51 | return res 52 | 53 | 54 | def edit_distance(string_a, string_b, name='Levenshtein'): 55 | """ 56 | >>> edit_distance('abcde', 'avbcude') 57 | 2 58 | >>> edit_distance(['至', '刂'], ['亻', '至', '刂']) 59 | 1 60 | >>> edit_distance('fang', 'qwe') 61 | 4 62 | >>> edit_distance('fang', 'hen') 63 | 3 64 | """ 65 | size_x = len(string_a) + 1 66 | size_y = len(string_b) + 1 67 | matrix = np.zeros((size_x, size_y), dtype=int) 68 | for x in range(size_x): 69 | matrix[x, 0] = x 70 | for y in range(size_y): 71 | matrix[0, y] = y 72 | 73 | for x in range(1, size_x): 74 | for y in range(1, size_y): 75 | if string_a[x - 1] == string_b[y - 1]: 76 | matrix[x, y] = min( 77 | matrix[x - 1, y] + 1, 78 | matrix[x - 1, y - 1], 79 | matrix[x, y - 1] + 1 80 | ) 81 | else: 82 | if name == 'Levenshtein': 83 | matrix[x, y] = min( 84 | matrix[x - 1, y] + 1, 85 | matrix[x - 1, y - 1] + 1, 86 | matrix[x, y - 1] + 1 87 | ) 88 | else: # Canonical 89 | matrix[x, y] = min( 90 | matrix[x - 1, y] + 1, 91 | matrix[x - 1, y - 1] + 2, 92 | matrix[x, y - 1] + 1 93 | ) 94 | 95 | return matrix[size_x - 1, size_y - 1] 96 | 97 | 98 | class CharFuncs(object): 99 | def __init__(self, char_meta_fname): 100 | self.data = self.load_char_meta(char_meta_fname) 101 | self.char_dict = dict([(c, 0) for c in self.data]) 102 | 103 | self.safe = {'\u2ff0': 'A', # to eliminate the bug that, in Windows CMD, char ⿻ and ⿵ are encoded to be the same. 104 | '\u2ff1': 'B', 105 | '\u2ff2': 'C', 106 | '\u2ff3': 'D', 107 | '\u2ff4': 'E', 108 | '\u2ff5': 'F', 109 | '\u2ff6': 'G', 110 | '\u2ff7': 'H', 111 | '\u2ff8': 'I', 112 | '\u2ff9': 'J', 113 | '\u2ffa': 'L', 114 | '\u2ffb': 'M',} 115 | 116 | @staticmethod 117 | def load_char_meta(fname): 118 | data = {} 119 | f = open(fname, 'r', encoding='utf-8') 120 | for line in f: 121 | items = line.strip().split('\t') 122 | code_point = items[0] 123 | char = items[1] 124 | pronunciation = items[2] 125 | decompositions = items[3:] 126 | assert char not in data 127 | data[char] = {"code_point": code_point, "pronunciation": pronunciation, "decompositions": decompositions} 128 | return data 129 | 130 | def shape_distance(self, char1, char2, safe=True, as_tree=False): 131 | """ 132 | >>> c = CharFuncs('data/char_meta.txt') 133 | >>> c.shape_distance('田', '由') 134 | 1 135 | >>> c.shape_distance('牛', '午') 136 | 1 137 | """ 138 | assert char1 in self.data 139 | assert char2 in self.data 140 | 141 | def safe_encode(decomp): 142 | tree = '' 143 | for c in string_to_tree(decomp): 144 | if c not in self.safe: 145 | tree += c 146 | else: 147 | tree += self.safe[c] 148 | return tree 149 | 150 | def safe_encode_string(decomp): 151 | tree = '' 152 | for c in decomp: 153 | if c not in self.safe: 154 | tree += c 155 | else: 156 | tree += self.safe[c] 157 | return tree 158 | 159 | decomps_1 = self.data[char1]["decompositions"] 160 | decomps_2 = self.data[char2]["decompositions"] 161 | 162 | distance = 1e5 163 | if as_tree: 164 | for decomp1 in decomps_1: 165 | for decomp2 in decomps_2: 166 | if not safe: 167 | ted = tree_edit_distance(string_to_tree(decomp1), string_to_tree(decomp2)) 168 | else: 169 | ted = tree_edit_distance(safe_encode(decomp1), safe_encode(decomp2)) 170 | distance = min(distance, ted) 171 | else: 172 | for decomp1 in decomps_1: 173 | for decomp2 in decomps_2: 174 | if not safe: 175 | ed = edit_distance(decomp1, decomp2) 176 | else: 177 | ed = edit_distance(safe_encode_string(decomp1), safe_encode_string(decomp2)) 178 | distance = min(distance, ed) 179 | 180 | return distance 181 | 182 | def pronunciation_distance(self, char1, char2): 183 | """ 184 | >>> c = CharFuncs('data/char_meta.txt') 185 | >>> c.pronunciation_distance('田', '由') 186 | 3.4 187 | >>> c.pronunciation_distance('牛', '午') 188 | 2.6 189 | """ 190 | assert char1 in self.data 191 | assert char2 in self.data 192 | pronunciations1 = self.data[char1]["pronunciation"] 193 | pronunciations2 = self.data[char2]["pronunciation"] 194 | 195 | if pronunciations1[0] == 'null' or pronunciations2 == 'null': 196 | return 0.0 197 | else: 198 | 199 | pronunciations1 = pronunciations1.split(';') # separate by lan 200 | pronunciations2 = pronunciations2.split(';') # separate by lan 201 | 202 | distance = 0.0 203 | count = 0 204 | for pron_lan1, pron_lan2 in zip(pronunciations1, pronunciations2): 205 | if (pron_lan1 == 'null') or (pron_lan2 == 'null'): 206 | pass 207 | else: 208 | distance_lan = 1e5 209 | for p1 in pron_lan1.split(','): 210 | for p2 in pron_lan2.split(','): 211 | distance_lan = min(distance_lan, edit_distance(p1, p2)) 212 | distance += distance_lan 213 | count += 1 214 | 215 | return distance / count 216 | 217 | @staticmethod 218 | def load_dict(fname): 219 | data = {} 220 | f = open(fname, 'r', encoding='utf-8') 221 | for line in f: 222 | char, freq = line.strip().split('\t') 223 | assert char not in data 224 | data[char] = freq 225 | 226 | return data 227 | 228 | def similarity(self, char1, char2, weights=(0.8, 0.2, 0.0), as_tree=False): 229 | """ 230 | this function returns weighted similarity. When used in FASPell, each weight can only be 0 or 1. 231 | """ 232 | 233 | # assert char1 in self.char_dict 234 | # assert char2 in self.char_dict 235 | shape_w, sound_w, freq_w = weights 236 | 237 | if char1 in self.char_dict and char2 in self.char_dict: 238 | 239 | shape_sim = self.shape_similarity(char1, char2, as_tree=as_tree) 240 | sound_sim = self.pronunciation_similarity(char1, char2) 241 | freq_sim = 1.0 - self.char_dict[char2] / len(self.char_dict) 242 | 243 | return shape_sim * shape_w + sound_sim * sound_w + freq_sim * freq_w 244 | else: 245 | return 0.0 246 | 247 | def shape_similarity(self, char1, char2, safe=True, as_tree=False): 248 | """ 249 | >>> c = CharFuncs('data/char_meta.txt') 250 | >>> c.shape_similarity('牛', '午') 251 | 0.8571428571428572 252 | >>> c.shape_similarity('田', '由') 253 | 0.8888888888888888 254 | """ 255 | assert char1 in self.data 256 | assert char2 in self.data 257 | 258 | def safe_encode(decomp): 259 | tree = '' 260 | for c in string_to_tree(decomp): 261 | if c not in self.safe: 262 | tree += c 263 | else: 264 | tree += self.safe[c] 265 | return tree 266 | 267 | def safe_encode_string(decomp): 268 | tree = '' 269 | for c in decomp: 270 | if c not in self.safe: 271 | tree += c 272 | else: 273 | tree += self.safe[c] 274 | return tree 275 | 276 | decomps_1 = self.data[char1]["decompositions"] 277 | decomps_2 = self.data[char2]["decompositions"] 278 | 279 | similarity = 0.0 280 | if as_tree: 281 | for decomp1 in decomps_1: 282 | for decomp2 in decomps_2: 283 | if not safe: 284 | ted = tree_edit_distance(string_to_tree(decomp1), string_to_tree(decomp2)) 285 | else: 286 | ted = tree_edit_distance(safe_encode(decomp1), safe_encode(decomp2)) 287 | normalized_ted = 2 * ted / (len(decomp1) + len(decomp2) + ted) 288 | similarity = max(similarity, 1 - normalized_ted) 289 | else: 290 | for decomp1 in decomps_1: 291 | for decomp2 in decomps_2: 292 | if not safe: 293 | ed = edit_distance(decomp1, decomp2) 294 | else: 295 | ed = edit_distance(safe_encode_string(decomp1), safe_encode_string(decomp2)) 296 | normalized_ed = ed / max(len(decomp1), len(decomp2)) 297 | similarity = max(similarity, 1 - normalized_ed) 298 | 299 | return similarity 300 | 301 | def pronunciation_similarity(self, char1, char2): 302 | """ 303 | >>> c = CharFuncs('data/char_meta.txt') 304 | >>> c.pronunciation_similarity('牛', '午') 305 | 0.27999999999999997 306 | >>> c.pronunciation_similarity('由', '田') 307 | 0.09 308 | 309 | 310 | """ 311 | assert char1 in self.data 312 | assert char2 in self.data 313 | pronunciations1 = self.data[char1]["pronunciation"] 314 | pronunciations2 = self.data[char2]["pronunciation"] 315 | 316 | if pronunciations1[0] == 'null' or pronunciations2 == 'null': 317 | return 0.0 318 | else: 319 | 320 | pronunciations1 = pronunciations1.split(';') # separate by lan 321 | pronunciations2 = pronunciations2.split(';') # separate by lan 322 | 323 | similarity = 0.0 324 | count = 0 325 | for pron_lan1, pron_lan2 in zip(pronunciations1, pronunciations2): 326 | if (pron_lan1 == 'null') or (pron_lan2 == 'null'): 327 | pass 328 | else: 329 | similarity_lan = 0.0 330 | for p1 in pron_lan1.split(','): 331 | for p2 in pron_lan2.split(','): 332 | tmp_sim = 1 - edit_distance(p1, p2) / max(len(p1), len(p2)) 333 | similarity_lan = max(similarity_lan, tmp_sim) 334 | similarity += similarity_lan 335 | count += 1 336 | 337 | return similarity / count 338 | 339 | def string_to_tree(string): 340 | """ 341 | This function converts ids string to a string that can be used as a tree input to APTED. 342 | Any Error raised by this function implies that the input string is invalid. 343 | 344 | >>> string_to_tree('⿱⿱⿰丿㇏⿰丿㇏⿱⿰丿㇏⿰丿㇏') # 炎 345 | '{⿱{⿱{⿰{丿}{㇏}}{⿰{丿}{㇏}}}{⿱{⿰{丿}{㇏}}{⿰{丿}{㇏}}}}' 346 | >>> string_to_tree('⿱⿰丿㇏⿱一⿱⿻一丨一') # 全 347 | '{⿱{⿰{丿}{㇏}}{⿱{一}{⿱{⿻{一}{丨}}{一}}}}' 348 | >>> string_to_tree('⿱⿰丿㇏⿻⿱一⿱⿻一丨一丷') # 金 349 | '{⿱{⿰{丿}{㇏}}{⿻{⿱{一}{⿱{⿻{一}{丨}}{一}}}{丷}}}' 350 | >>> string_to_tree('⿻⿻⿻一丨一⿴⿱⿰丨𠃌一一') # 車 351 | '{⿻{⿻{⿻{一}{丨}}{一}}{⿴{⿱{⿰{丨}{𠃌}}{一}}{一}}}' 352 | >>> string_to_tree('⿻⿻⿻一丨⿰丿㇏⿴⿱⿰丨𠃌一一') # 東 353 | '{⿻{⿻{⿻{一}{丨}}{⿰{丿}{㇏}}}{⿴{⿱{⿰{丨}{𠃌}}{一}}{一}}}' 354 | >>> string_to_tree('丿') # 丿 355 | '{丿}' 356 | >>> string_to_tree('⿻') # ⿻ 357 | '{⿻}' 358 | 359 | """ 360 | if string[0] in IDCS and len(string) != 1: 361 | bracket_stack = [] 362 | tree = [] 363 | 364 | def add_brackets(num): 365 | if num == 2: 366 | bracket_stack.extend(['}', '{', '}']) 367 | else: 368 | bracket_stack.extend(['}', '{', '}', '{', '}']) 369 | tree.append('{') 370 | 371 | global_just_put = '{' 372 | 373 | for c in string: 374 | tree.append(c) 375 | if c in IDCS: 376 | assert global_just_put != '}' 377 | add_brackets(IDCS[c]) 378 | global_just_put = '{' 379 | else: 380 | just_put = '' 381 | while just_put != '{' and bracket_stack: 382 | just_put = bracket_stack.pop(-1) 383 | tree.append(just_put) 384 | global_just_put = just_put 385 | 386 | res = ''.join(tree) 387 | assert res[-1] == '}' 388 | else: 389 | assert len(string) == 1 or string == 'null' 390 | res = string[0] 391 | 392 | return '{' + res + '}' 393 | 394 | 395 | def pinyin_map(standard_pinyin): 396 | """ 397 | >>> pinyin_map('xuě') 398 | 'xue3' 399 | >>> pinyin_map('xue') 400 | 'xue' 401 | >>> pinyin_map('lǜ') 402 | 'lü4' 403 | >>> pinyin_map('fá') 404 | 'fa2' 405 | """ 406 | tone = '' 407 | pinyin = '' 408 | 409 | assert ' ' not in standard_pinyin 410 | for c in standard_pinyin: 411 | if c in PINYIN: 412 | pinyin += PINYIN[c][0] 413 | assert tone == '' 414 | tone = str(PINYIN[c][1]) 415 | else: 416 | pinyin += c 417 | pinyin += tone 418 | return pinyin 419 | 420 | def parse_args(): 421 | usage = '\n1. You can compute character similarity by:\n' \ 422 | 'python char_sim.py 午 牛 年 千\n' \ 423 | '\n' \ 424 | '2. You can use ted in computing character similarity by:\n' \ 425 | 'python char_sim.py 午 牛 年 千 -t\n' \ 426 | '\n' 427 | parser = argparse.ArgumentParser( 428 | description='A script to compute Chinese character (Kanji) similarity', usage=usage) 429 | 430 | parser.add_argument('multiargs', nargs='*', type=str, default=None, 431 | help='Chinese characters in question') 432 | parser.add_argument('--ted', '-t', action="store_true", default=False, 433 | help='True=to use tree edit distence (TED)' 434 | 'False=to use string edit distance') 435 | 436 | args = parser.parse_args() 437 | return args 438 | 439 | 440 | if __name__ == '__main__': 441 | args = parse_args() 442 | c = CharFuncs('data/char_meta.txt') 443 | c1 = '午' 444 | c2 = '牛' 445 | print(c.shape_similarity(c1, c2)) 446 | # if not args.ted: 447 | # for i, c1 in enumerate(args.multiargs): 448 | # for c2 in args.multiargs[i:]: 449 | # if c1 != c2: 450 | # print(f'For character pair ({c1}, {c2}):') 451 | # print(f' v-sim = {c.shape_similarity(c1, c2)}') 452 | # print(f' p-sim = {c.pronunciation_similarity(c1, c2)}\n') 453 | # else: 454 | # for i, c1 in enumerate(args.multiargs): 455 | # for c2 in args.multiargs[i:]: 456 | # if c1 != c2: 457 | # print(f'For character pair ({c1}, {c2}):') 458 | # print(f' v-sim = {c.shape_similarity(c1, c2, as_tree=True)}') 459 | # print(f' p-sim = {c.pronunciation_similarity(c1, c2)}\n') 460 | 461 | -------------------------------------------------------------------------------- /tools/langconv.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # _*_ coding:utf-8 _*_ 2 | # Time : 下午2:23 3 | # Author : sunshine 4 | 5 | from copy import deepcopy 6 | import re 7 | 8 | try: 9 | import psyco 10 | psyco.full() 11 | except: 12 | pass 13 | 14 | 15 | from zh_wiki import zh2Hant, zh2Hans 16 | 17 | import sys 18 | py3k = sys.version_info >= (3, 0, 0) 19 | 20 | if py3k: 21 | UEMPTY = '' 22 | else: 23 | _zh2Hant, _zh2Hans = {}, {} 24 | for old, new in ((zh2Hant, _zh2Hant), (zh2Hans, _zh2Hans)): 25 | for k, v in old.items(): 26 | new[k.decode('utf8')] = v.decode('utf8') 27 | zh2Hant = _zh2Hant 28 | zh2Hans = _zh2Hans 29 | UEMPTY = ''.decode('utf8') 30 | 31 | # states 32 | (START, END, FAIL, WAIT_TAIL) = list(range(4)) 33 | # conditions 34 | (TAIL, ERROR, MATCHED_SWITCH, UNMATCHED_SWITCH, CONNECTOR) = list(range(5)) 35 | 36 | MAPS = {} 37 | 38 | class Node(object): 39 | def __init__(self, from_word, to_word=None, is_tail=True, 40 | have_child=False): 41 | self.from_word = from_word 42 | if to_word is None: 43 | self.to_word = from_word 44 | self.data = (is_tail, have_child, from_word) 45 | self.is_original = True 46 | else: 47 | self.to_word = to_word or from_word 48 | self.data = (is_tail, have_child, to_word) 49 | self.is_original = False 50 | self.is_tail = is_tail 51 | self.have_child = have_child 52 | 53 | def is_original_long_word(self): 54 | return self.is_original and len(self.from_word)>1 55 | 56 | def is_follow(self, chars): 57 | return chars != self.from_word[:-1] 58 | 59 | def __str__(self): 60 | return '' % (repr(self.from_word), 61 | repr(self.to_word), self.is_tail, self.have_child) 62 | 63 | __repr__ = __str__ 64 | 65 | class ConvertMap(object): 66 | def __init__(self, name, mapping=None): 67 | self.name = name 68 | self._map = {} 69 | if mapping: 70 | self.set_convert_map(mapping) 71 | 72 | def set_convert_map(self, mapping): 73 | convert_map = {} 74 | have_child = {} 75 | max_key_length = 0 76 | for key in sorted(mapping.keys()): 77 | if len(key)>1: 78 | for i in range(1, len(key)): 79 | parent_key = key[:i] 80 | have_child[parent_key] = True 81 | have_child[key] = False 82 | max_key_length = max(max_key_length, len(key)) 83 | for key in sorted(have_child.keys()): 84 | convert_map[key] = (key in mapping, have_child[key], 85 | mapping.get(key, UEMPTY)) 86 | self._map = convert_map 87 | self.max_key_length = max_key_length 88 | 89 | def __getitem__(self, k): 90 | try: 91 | is_tail, have_child, to_word = self._map[k] 92 | return Node(k, to_word, is_tail, have_child) 93 | except: 94 | return Node(k) 95 | 96 | def __contains__(self, k): 97 | return k in self._map 98 | 99 | def __len__(self): 100 | return len(self._map) 101 | 102 | class StatesMachineException(Exception): pass 103 | 104 | class StatesMachine(object): 105 | def __init__(self): 106 | self.state = START 107 | self.final = UEMPTY 108 | self.len = 0 109 | self.pool = UEMPTY 110 | 111 | def clone(self, pool): 112 | new = deepcopy(self) 113 | new.state = WAIT_TAIL 114 | new.pool = pool 115 | return new 116 | 117 | def feed(self, char, map): 118 | node = map[self.pool+char] 119 | 120 | if node.have_child: 121 | if node.is_tail: 122 | if node.is_original: 123 | cond = UNMATCHED_SWITCH 124 | else: 125 | cond = MATCHED_SWITCH 126 | else: 127 | cond = CONNECTOR 128 | else: 129 | if node.is_tail: 130 | cond = TAIL 131 | else: 132 | cond = ERROR 133 | 134 | new = None 135 | if cond == ERROR: 136 | self.state = FAIL 137 | elif cond == TAIL: 138 | if self.state == WAIT_TAIL and node.is_original_long_word(): 139 | self.state = FAIL 140 | else: 141 | self.final += node.to_word 142 | self.len += 1 143 | self.pool = UEMPTY 144 | self.state = END 145 | elif self.state == START or self.state == WAIT_TAIL: 146 | if cond == MATCHED_SWITCH: 147 | new = self.clone(node.from_word) 148 | self.final += node.to_word 149 | self.len += 1 150 | self.state = END 151 | self.pool = UEMPTY 152 | elif cond == UNMATCHED_SWITCH or cond == CONNECTOR: 153 | if self.state == START: 154 | new = self.clone(node.from_word) 155 | self.final += node.to_word 156 | self.len += 1 157 | self.state = END 158 | else: 159 | if node.is_follow(self.pool): 160 | self.state = FAIL 161 | else: 162 | self.pool = node.from_word 163 | elif self.state == END: 164 | # END is a new START 165 | self.state = START 166 | new = self.feed(char, map) 167 | elif self.state == FAIL: 168 | raise StatesMachineException('Translate States Machine ' 169 | 'have error with input data %s' % node) 170 | return new 171 | 172 | def __len__(self): 173 | return self.len + 1 174 | 175 | def __str__(self): 176 | return '' % ( 177 | id(self), self.pool, self.state, self.final) 178 | __repr__ = __str__ 179 | 180 | class Converter(object): 181 | def __init__(self, to_encoding): 182 | self.to_encoding = to_encoding 183 | self.map = MAPS[to_encoding] 184 | self.start() 185 | 186 | def feed(self, char): 187 | branches = [] 188 | for fsm in self.machines: 189 | new = fsm.feed(char, self.map) 190 | if new: 191 | branches.append(new) 192 | if branches: 193 | self.machines.extend(branches) 194 | self.machines = [fsm for fsm in self.machines if fsm.state != FAIL] 195 | all_ok = True 196 | for fsm in self.machines: 197 | if fsm.state != END: 198 | all_ok = False 199 | if all_ok: 200 | self._clean() 201 | return self.get_result() 202 | 203 | def _clean(self): 204 | if len(self.machines): 205 | self.machines.sort(key=lambda x: len(x)) 206 | # self.machines.sort(cmp=lambda x,y: cmp(len(x), len(y))) 207 | self.final += self.machines[0].final 208 | self.machines = [StatesMachine()] 209 | 210 | def start(self): 211 | self.machines = [StatesMachine()] 212 | self.final = UEMPTY 213 | 214 | def end(self): 215 | self.machines = [fsm for fsm in self.machines 216 | if fsm.state == FAIL or fsm.state == END] 217 | self._clean() 218 | 219 | def convert(self, string): 220 | self.start() 221 | for char in string: 222 | self.feed(char) 223 | self.end() 224 | return self.get_result() 225 | 226 | def get_result(self): 227 | return self.final 228 | 229 | 230 | def registery(name, mapping): 231 | global MAPS 232 | MAPS[name] = ConvertMap(name, mapping) 233 | 234 | registery('zh-hant', zh2Hant) 235 | registery('zh-hans', zh2Hans) 236 | del zh2Hant, zh2Hans 237 | 238 | 239 | def run(): 240 | import sys 241 | from optparse import OptionParser 242 | parser = OptionParser() 243 | parser.add_option('-e', type='string', dest='encoding', 244 | help='encoding') 245 | parser.add_option('-f', type='string', dest='file_in', 246 | help='input file (- for stdin)') 247 | parser.add_option('-t', type='string', dest='file_out', 248 | help='output file') 249 | (options, args) = parser.parse_args() 250 | if not options.encoding: 251 | parser.error('encoding must be set') 252 | if options.file_in: 253 | if options.file_in == '-': 254 | file_in = sys.stdin 255 | else: 256 | file_in = open(options.file_in) 257 | else: 258 | file_in = sys.stdin 259 | if options.file_out: 260 | if options.file_out == '-': 261 | file_out = sys.stdout 262 | else: 263 | file_out = open(options.file_out, 'wb') 264 | else: 265 | file_out = sys.stdout 266 | 267 | c = Converter(options.encoding) 268 | for line in file_in: 269 | # print >> file_out, c.convert(line.rstrip('\n').decode( 270 | file_out.write(c.convert(line.rstrip('\n').decode( 271 | 'utf8')).encode('utf8')) 272 | 273 | 274 | if __name__ == '__main__': 275 | run() 276 | -------------------------------------------------------------------------------- /tools/pre_process.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # _*_ coding:utf-8 _*_ 2 | # Time : 上午11:32 3 | # Author : sunshine 4 | from bs4 import BeautifulSoup 5 | import codecs 6 | from tools.langconv import Converter 7 | import random 8 | import json 9 | from openccpy.opencc import * 10 | 11 | conv = Converter('zh-hans') 12 | 13 | 14 | def parse_data(file, target): 15 | wt = open(target, 'a', encoding='utf-8') 16 | origin_data = codecs.open(file, 'r').read() 17 | 18 | bfs = BeautifulSoup(origin_data, 'html5lib').find_all('essay') 19 | texts = [] 20 | for bf in bfs: 21 | passages = bf.find_all('passage') 22 | mistakes = bf.find_all('mistake') 23 | tmp = {} 24 | for passage in passages: 25 | _id = passage.get('id') 26 | _text = passage.text 27 | tmp[_id] = {"text": _text, "num": 0, "correction_text": _text} 28 | texts.append(_text) 29 | for mistake in mistakes: 30 | _id = mistake.get('id') 31 | wrong = mistake.wrong.text 32 | correction = mistake.correction.text 33 | if _id not in tmp: 34 | continue 35 | tag = tmp[_id] 36 | tag['correction_text'] = tag['correction_text'].replace(wrong, correction) 37 | tag['num'] = tag['num'] + 1 38 | 39 | for k, v in tmp.items(): 40 | wt.write(str(v['num']) + '\t' + conv.convert(v['text']) + '\t' + conv.convert(v['correction_text']) + '\n') 41 | print(len(texts)) 42 | 43 | 44 | def make2data(file, target, p=0.3): 45 | """ 46 | 生成训练数据, 添加语序和多字少字错误 47 | :return: 48 | """ 49 | data = [] 50 | with codecs.open(file, 'r', encoding='utf-8') as rd: 51 | for line in rd: 52 | """ 53 | 1 首先用嗅觉登看水果 首先用嗅觉查看水果 54 | """ 55 | try: 56 | num, wrong, right = line.strip('\n').split('\t') 57 | except: 58 | print(line) 59 | continue 60 | p1 = random.random() 61 | if p1 <= p: # 以p的几率打乱数据 62 | wrong_list = list(right) 63 | p2 = random.randint(0, 1) 64 | if p2: 65 | # 交换顺序 66 | index_start = random.choice(range(len(wrong_list) - 1)) 67 | char = wrong_list[index_start + 1] 68 | wrong_list[index_start] = char 69 | else: 70 | # 多字,少字 71 | indexs = random.sample(range(len(wrong_list) - 1), k=2) 72 | p3 = random.randint(0, 1) 73 | if p3: 74 | # 多字 75 | wrong_list.insert(indexs[1], wrong_list[indexs[0]]) 76 | else: 77 | # 少字 78 | wrong_list.pop(indexs[0]) 79 | wrong = ''.join(wrong_list) 80 | data.append((wrong, right)) 81 | random.shuffle(data) 82 | valid_data = data[:len(data) // 10] 83 | train_data = data[len(data) // 10:] 84 | json.dump(valid_data, open('../data/valid_data.json', 'w', encoding='utf-8'), ensure_ascii=False, indent=4) 85 | json.dump(train_data, open('../data/train_data.json', 'w', encoding='utf-8'), ensure_ascii=False, indent=4) 86 | 87 | 88 | def trad2simple(): 89 | """ 90 | 繁体转化为简体 91 | :return: 92 | """ 93 | wt = open('../data/similar_shape.txt', 'w', encoding='utf-8') 94 | with codecs.open('../data/sighan7csc_release1.0/ConfusionSet/Bakeoff2013_CharacterSet_SimilarShape.txt', 'r', 95 | encoding='utf-8') as rd: 96 | for line in rd: 97 | tmp_str = '' 98 | for char in line.strip('\n'): 99 | simple_char = Opencc.to_simple(char) 100 | tmp_str += simple_char 101 | wt.write(tmp_str + '\n') 102 | 103 | def make2Confusionset(): 104 | """ 105 | 构造困惑集 106 | :return: 107 | """ 108 | similar_pronunciation = [] 109 | with codecs.open('../data/similar_pronunciation.txt', 'r', encoding='utf-8') as rd: 110 | for line in rd[1:]: 111 | ''' 112 | 汉字 同音同调 同音异调 近音同调 近音异调 同部首同笔画数 113 | ''' 114 | fileds = line.strip('\n').split(' ') 115 | if len(fileds) != 6: 116 | print('kk') 117 | if __name__ == '__main__': 118 | file = '../data/sighan8csc_release1.0/Training/SIGHAN15_CSC_B2_Training.sgml' 119 | target = '../data/sighan8_2.txt' 120 | # parse_data(file, target) 121 | 122 | # make2data('../data/train_all.txt', '../data/train.txt') 123 | # trad2simple() 124 | make2Confusionset() --------------------------------------------------------------------------------